發(fā)布時間：2017-10-20 21:21

  本文關鍵詞：基于MUSIC算法的相干信號DOA估計研究

  更多相關文章： MUSIC算法 DOA估計 相干信號 車載防撞雷達

【摘要】：空間信號的波達方向(Direction of Arrival,簡稱DOA)估計作為陣列信號處理研究的一個主要課題,在近些年來越來越得到大量的關注和研究。它可以實現(xiàn)對空間中信源信號的高準確的角度估計,實現(xiàn)信源方位等參數(shù)的具體精確檢測,并且還具有很高的分辨力。這些特性使得DOA估計在聲吶、通信以及雷達等多種領域具有廣闊的應用和發(fā)展前景。在實際工程中進行信源信號DOA估計時,由于空間環(huán)境的復雜多變,雷達陣列接收的信號包含大量的相干信號,以及同頻噪聲也會成為相干的信號造成干擾,還有在信號處理時會將信號進行處理導致相干情況發(fā)生。在空間譜估計中,經(jīng)常會因相干信源信號的存在導致目標定位不精確或無法定位的問題。在面對相干信號時,MUSIC算法等子空間類算法已經(jīng)無法滿足空間譜估計的性能。因此,如何對相干信源信號進行處理是一個研究的熱點,同時也是本文的主要研究內(nèi)容。本文在對傳統(tǒng)的DOA估計算法以及目前已經(jīng)提出的解相干的算法基礎上,提出改進的解相干算法。主要工作內(nèi)容如下：1、本文在理想DOA估計的陣列信號模型以及相干信號源的模型的基礎上介紹了三種空間譜估計的算法：延遲一相加法、Capon最小方差法以及多重信號分類算法(Multiple Signal Classification,簡稱MUSIC)。同時還介紹了四種解相干的的算法：空間平滑法,矢量奇異值法(SVD算法),矩陣分解法以及Toeplitz算法。針對前面提到的算法,本文均有詳細的對比分析,指明它們的優(yōu)缺點。2、綜合本文前面的工作,本文提出針對相干信號處理的改進MMUSIC算法(簡稱I-MMUSIC算法),它是對前后向空間平滑算法和MMUSIC算法的結(jié)合。文章從原理上對該算法的陣列預處理以及數(shù)據(jù)處理部分進行了詳細分析。同時,本文給出了算法的計算過程。3、針對本文提出的I-MMUSIC算法,本文設計了仿真程序。將其與前后向空間平滑算法和MMUSIC算法進行對比仿真,驗證該算法在DOA估計精度及分辨率的優(yōu)勢。并通過多次仿真證明面對不同信噪比時該算法的高性能及穩(wěn)定性。4、設計應用驗證,將本文提出的I-MMUSIC算法應用于車載防撞雷達的信號處理部分。文章提出了應用的完整算法過程,并且通過設計仿真程序,證明該算法可以實現(xiàn)不同距離不同方位的障礙物的檢測,為具體工程應用提供依據(jù)。
【關鍵詞】：MUSIC算法 DOA估計 相干信號 車載防撞雷達
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 本文研究的背景及意義14-15
• 1.2 DOA估計發(fā)展及研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 相干信源DOA估計研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4 論文主要工作和內(nèi)容安排17-20
• 第二章 DOA估計的模型及算法20-36
• 2.1 引言20
• 2.2 DOA估計的模型20-24
• 2.2.1 DOA估計陣列信號模型20-23
• 2.2.2 相干信源的信號模型23-24
• 2.3 DOA估計的算法24-30
• 2.3.1 延遲—相加法24-25
• 2.3.2 Capon最小方差法25-26
• 2.3.3 多重信號分類(MUSIC)法26-29
• 2.3.4 三種算法對比分析29-30
• 2.4 信號源數(shù)估計30-33
• 2.4.1 信息論方法30-32
• 2.4.2 蓋氏圓準則32-33
• 2.5 本章小結(jié)33-36
• 第三章 基于解相干MUSIC算法的DOA估計36-44
• 3.1 引言36
• 3.2 空間平滑算法36-38
• 3.3 矢量奇異值算法(SVD算法)38-39
• 3.4 矩陣分解法39-40
• 3.5 Toeplitz算法40-42
• 3.6 四種算法對比分析42
• 3.7 本章小結(jié)42-44
• 第四章 改進的MMUSIC算法(簡稱I-MMUSIC算法)DOA估計44-62
• 4.1 引言44
• 4.2 I-MMUSIC算法陣列預處理44-47
• 4.2.1 陣列預處理技術模型44-45
• 4.2.2 陣列預處理技術的原理分析45-47
• 4.3 I-MMUSIC算法數(shù)據(jù)處理47-50
• 4.3.1 數(shù)據(jù)處理模型47-49
• 4.3.2 數(shù)據(jù)處理的原理分析49-50
• 4.4 I-MMUSIC算法步驟50-52
• 4.5 I-MMUSIC算法仿真及分析52-59
• 4.6 本章小結(jié)59-62
• 第五章 I-MMUSIC算法應用于車載防撞雷達系統(tǒng)研究62-72
• 5.1 引言62
• 5.2 系統(tǒng)實現(xiàn)算法分析及流程設計62-67
• 5.2.1 距離估計模塊分析63-65
• 5.2.2 角度估計模塊實現(xiàn)分解65-67
• 5.3 算法實現(xiàn)仿真67-70
• 5.4 本章小結(jié)70-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-74
• 參考文獻74-78
• 致謝78-80
• 作者簡介80

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本文編號：1069436