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基于二阶循环统计量的阵列信号处理

作　者: 梁玉岚
导　师: 吴庆洪
学　校: 辽宁科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 循环平稳信号阵列信号处理 LMS算法 ESPRIT算法 DOA估计
分类号: TN911.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

本文以二阶循环平稳信号为研究对象,分别针对基于时域参考信号的非盲自适应波束形成算法中的LMS算法和盲自适应波束形成算法中的ESPRIT算法进行了研究,并结合二阶循环统计量的循环平稳特性分别提出了改进算法。本文的主要工作成果概括如下:首先,采用了自适应阵列天线的数学建模方法。其次,研究了典型LMS算法的基本原理,并针对基于经典LMS算法的自适应波束形成器在循环平稳信号输入的情况下性能会变坏的缺陷,提出在构造周期平均误差平方指标函数时利用到循环平稳信号二阶统计量的周期性,而后采用LMS算法对这一指标函数进行自适应优化而形成了改进的循环最小均方(LMS)算法,然后分析改进算法的收敛性,最后采用计算机仿真的方式将改进算法与LMS算法和BLMS算法进行比较,得到仿真结果并对其进行分析,对比。最后,研究了经典ESPRIT算法的基本原理,结合循环MUSIC算法的优势,在循环ESPRIT算法中对选择导向矢量频率的方法(运用于改进窄带循环MUSIC算法)进行推广,形成了一种改进的窄带循环ESPRIT算法。将这一改进算法应用到由两个相互正交的线性阵列组成的二维阵列中,用以实现对方位角和俯仰角的联合估计。采用计算机仿真的方式对改进算法进行仿真,得出结论:该算法有很好的估计精度和信号选择性。

全文目录

中文摘要  4-6
ABSTRACT  6-10
1. 绪论  10-16
  1.1 研究背景及意义  10-11
  1.2 国内外研究进展与现状  11-13
  1.3 本文的主要工作  13-16
2. 自适应阵列天线数学建模  16-25
  2.1 自适应天线阵  16-17
  2.2 均匀直线阵  17-18
  2.3 自适应波束形成算法的简要介绍  18-24
    2.3.1 盲自适应算法  18-22
    2.3.2 基于时域参考信号的非盲自适应算法  22-24
  2.4 本章小结  24-25
3. 基于循环平稳LMS 的波束形成算法  25-45
  3.1 二阶周期平稳随机信号通过线性时不变系统  25
  3.2 维纳滤波  25-29
    3.2.1 正交性原理  26-27
    3.2.2 维纳一霍夫方程  27-28
    3.2.3 误差性能曲面  28-29
  3.3 最速下降法  29-33
    3.3.1 基本思想  29-30
    3.3.2 应用于维纳滤波  30-32
    3.3.3 收敛性分析  32-33
  3.4 LMS 算法  33-35
  3.5 自适应波束形成器  35-36
  3.6 循环平稳LMS 算法的基本原理  36-38
  3.7 算法收敛性分析  38-40
  3.8 仿真结果与分析  40-43
  3.9 小结  43-45
4. 循环平稳信号的波达方向估计  45-72
  4.1 利用天线阵列实现波达方向估计的方法  47-48
  4.2 MUSIC 算法的基本原理  48-52
    4.2.1 阵列协方差矩阵的特征分解  49-50
    4.2.2 基本原理  50-52
  4.3 循环MUSIC 算法  52-53
  4.4 ESPRIT 算法的基本原理  53-63
    4.4.1 旋转不变子空间算法原理  54-58
    4.4.2 标准的旋转不变子空间算法  58-62
    4.4.3 通过总体最小二乘估计旋转矢量  62-63
  4.5 ESPRIT 算法与改进算法的比较  63-64
  4.6 对方位角及俯仰角的联合估计  64-65
  4.7 仿真结果与分析  65-70
  4.8 小结  70-72
5. 总结与展望  72-74
参考文献  74-78
致谢  78

基于二阶循环统计量的阵列信号处理

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