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基于信号循环平稳特性的到达角估计

作　者: 李川
导　师: 王建英
学　校: 西南交通大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 阵列信号处理波达方向估计循环平稳子空间分解傅立叶变换
分类号: TN911
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 207次
引　用: 3次
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内容摘要

波达方向(DOA)估计是空间谱估计研究的主要课题。它在无线电侦收、移动通信、声纳等军事及国民经济领域中有着重要的应用。作为最经典的DOA估计方法,MUSIC算法在所估计的信号为互不相干的窄带信号和模型准确的前提下,能以较高的效率实现对信号DOA的渐进无偏估计。但是,对于相关特别是相干信号以及相隔比较近的低信噪比信号,其分辨能力受到限制甚至完全失效。循环平稳性是解决此问题的有效手段之一。大多数的通信信号都具有循环平稳性。具有相同循环频率的信号有可能循环相关,不同循环频率的信号循环互相关为零。其优点是,具有较好的信号选择性测向能力、较高的分辨率、与噪声统计特性无关,等等,所以,可以通过循环相关的方法,将期望信号检测出来,同时屏蔽掉干扰信号和噪声。但是,所有的MUSIC及循环MUSIC类算法,均要进行全空间的谱峰搜索,这在源信号比较集中或分块集中时,会浪费大量的空闲搜索时间;而且在二维到达角估计时,更是如此。为提高循环MUSIC类算法估计效率,以及获得高性能的二维到达角估计,本文做了以下几方面的工作: (1) 通过仿真,验证了Cyclic MUSIC算法的优点(与MUSIC相比较)。 (2) 针对循环MUSIC类算法的信号选择能力、谱峰搜索时间过长等局限性,提出了一种改进的快速高分辨率循环平稳DOA估计算法。该算法利用FFT需要的快拍数少、速度快等优点,预先探索存在来波信号的空间局部区域:然后,通过构造特殊的数据向量得到空间循环谱函数,再对这些局部区域进行谱峰搜索,滤除干扰和噪声,从而获得DOA估计值。仿真实验表明,该算法避免了整个空间的谱峰搜索,提高了估计效率,具有较好的噪声抑制性能和信号选择能力。 (3) 针对实际应用中的二维到达角估计问题,构造了一种三维阵列结构,将其分解为三个一维DOA估计,通过简单的参数配对来获得信号的二维到达角:并融入前面的FFT循环平稳方法,构成一个新的完整的算法。仿真实验表明,该算法降低了实现的复杂度,提高了估计效率,改善了估计性能。

全文目录

第一章绪论  8-13
  1.1 课题的研究背景及国内外现状  8-12
  1.2 本文的主要研究内容  12-13
第二章空间谱估计基本原理  13-21
  2.1 空间谱估计数学模型  13-17
  2.2 阵列模型二阶统计特性  17-19
  2.3 空间谱估计基本原理  19-20
  2.4 本章小结  20-21
第三章多重信号分类法及循环平稳特性  21-36
  3.1 多重信号分类法  21-27
  3.2 信号的循环平稳特性  27-32
  3.3 循环MUSIC算法  32-35
  3.4 本章小结  35-36
第四章基于FFT的循环平稳波达方向估计  36-51
  4.1 算法建模  36-37
  4.2 基于FFT的循环平稳波达方向估计算法  37-41
  4.3 算法特点  41
  4.4 算法实现步骤  41-42
  4.5 算法分析  42-43
  4.6 仿真实验  43-50
  4.7 本章小结  50-51
第五章基于分维的循环平稳二维到达角估计  51-61
  5.1 二维信号模型  51-54
  5.2 基于分维的循环平稳二维AOA估计算法  54-56
  5.3 仿真实验  56-59
  5.4 本章小结  59-61
结论与展望  61-63
致谢  63-64
参考文献  64-68
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果  68

基于信号循环平稳特性的到达角估计

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