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阵列信号处理是信号处理领域的一个重要方向,在近40年来得到迅速发展,其应用涉及通信、地震、雷达等众多领域。相干信源DOA估计是阵列信号处理的一个研究热点问题,学者们针对相干信号源的波达方向估计问题,提出了很多算法,这些算法主要分为两个大类,一类是降维处理算法,另外一类是非降维类处理算法。空间平滑技术是一种常见的去相干技术。该技术对相干信号源的波达方向估计具有较好的性能,且计算量较小,容易实现;但它在对信号进行去相干处理的过程中损失了阵列的有效阵元数,且在信噪比较低时估计性能较差。本文围绕空间平滑类方法以及方法存在的一些问题做了相关研究,在已经存在的算法基础上做出了一些改进。主要研究内容如下:1.基于均匀线性阵列,讨论了传统的阵列信号D O A估计算法:M U SIC算法、ESPRIT算法与特征空间MUSIC算法。分析传统方法的局限性,指出传统算法在信号相干的情况下性能迅速下降,并给出了计算机仿真结果。2.给出了空间平滑类算法的基本原理,介绍了几种较有效的空间平滑类方法:前向、前后向空间平滑算法和改进的前后向空间平滑算法。其中,前向和前后向空间平滑算法仅仅利用了子阵的自相关信息,但忽略了子阵的互相关信息,损失了一部分矩阵信息。改进的前后向空间平滑算法克服了这一缺点,可以充分利用子阵的自相关和互相关信息,使得阵元的有效孔径损失程度降低到最小,从而提高了算法的去相干能力。由于这几种算法都会牺牲阵列天线的有效阵元数,因而减少了可以辨别的信源数量。3.针对传统空间平滑技术的局限性,讨论了修正的MUSIC算法,即MMUSIC算法。该算法不会损失阵元的有效孔径,可以减小信源间的相关系数。然而,MMUSIC算法有一个明显的缺点,即在相干信号源的入射角度比较接近时,算法的估计性能迅速下降。为此,结合改进的双向空间平滑技术与特征空间MUSIC算法,提出了基于空间平滑技术的特征空间MUSIC方法,简称为ISS-ESMUSIC方法。该方法可以有效估计相隔角度接近的两个相干信源,提高了算法的DOA估计性能。仿真结果表明,改进的方法不仅可以对独立信号源进行DOA估计,还能有效估计入射方向接近的小信噪比相干信号源。