阵列信号多维参数联合估计算法研究

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波达方向(Direction of Arrival,DOA)、频率等参量是空间传播电磁波的重要特征,是认识空间电磁波所携带信号的重要参量,因此利用阵列信号处理技术估计DOA、距离和频率等参数已广泛应用于雷达、声呐、通信、射电天文及医学诊断等众多军事和国民经济领域。信号处理的基本原则是尽可能利用、提取和恢复包含于信号特征中的有用信息。随着通信技术的不断发展,信号环境日益复杂,信号形式不断增多,信号密度日渐增大,信号的频率范围持续拓宽,使得信号在空域和频域上分布的密度大大增加。这就要求同时对空域、频域内多个辐射源的DOA和频率等信号参量具有高精度、高分辨力的估计能力。本文针对阵列信号处理中的多维参数联合估计算法进行研究,主要工作如下:(1)阐述了阵列信号多维参数联合估计的研究背景和意义,总结了国内外研究现状,介绍了阵列信号参数估计的基础知识。(2)针对存在角度兼并问题的电磁环境,提出了一种两步MUSIC算法(简称为T-MUSIC)。首先把阵列协方差矩阵的反对角线元素构成的向量分成若干个重叠子向量,利用这些子向量给出一个新的方差矩阵并应用MUSIC算法估计DOA,然后把DOA估计值代入原二维谱估计问题中,把DOA-Range二维谱峰搜索转化为关于距离的一维搜索,获得距离估计。该算法不仅能够避免多维搜索过程和高阶统计量,而且能够解决角度兼并问题,具有二维参数自动配对的优点。(3)针对距离、角度和频率的联合估计问题,提出了一种基于四阶累积量的多维参数联合估计算法(简称为JRDF算法)。首先利用各阵元输出数据构造两个四阶累积量矩阵,然后通过这两个矩阵定义了一个含有全部入射信源三维参数的“信息矩阵”,利用此信息矩阵的特征值估计频率,利用特征向量估计DOA和距离。该算法不仅能够实现三维参数自动配对,而且能够避免谱峰搜索过程和阵列孔径损失,具有更好地适用于低信噪比环境的优点。
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