【摘要】：在實(shí)際環(huán)境中,信號(hào)源數(shù)目一般是未知的,若估計(jì)的信號(hào)源數(shù)目與實(shí)際數(shù)目不符,大部分的波達(dá)方向估計(jì)算法的性能將惡化甚至算法完全失效。因此,本文主要圍繞信號(hào)源數(shù)目這一問題進(jìn)行研究,并提出一種基于組合Hankel矩陣的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)算法。首先,本文介紹了陣列信號(hào)中的基礎(chǔ)知識(shí),包括陣列模型、信號(hào)模型和噪聲模型。之后介紹了一些經(jīng)典的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)方法,包括特征分解算法、基于信息論的方法、平滑秩序列法以及針對(duì)有色噪聲的蓋氏圓方法,并結(jié)合文獻(xiàn)對(duì)各算法的性能進(jìn)行了分析和對(duì)比。其次,在均勻線性陣列模型的基礎(chǔ)上,對(duì)基于陣元接收信息互協(xié)方差函數(shù)的Hankel矩陣奇異值分解信號(hào)源數(shù)目估計(jì)方法中Hankel矩陣的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)進(jìn)行了詳細(xì)的分析和介紹,進(jìn)而提出一種改進(jìn)的組合Hankel矩陣的構(gòu)建方法,并對(duì)組合后的矩陣進(jìn)行分析。仿真實(shí)驗(yàn)表明,采用改進(jìn)的組合Hankel矩陣的算法處理相干信源時(shí),在保留原算法良好的解相干能力的基礎(chǔ)上,增加了算法最大信號(hào)源估計(jì)數(shù)目,切實(shí)提高了算法的性能。最后,本文對(duì)算法中Hankel矩陣奇異值的規(guī)律進(jìn)行了分析和歸納,進(jìn)而提出了基于自適應(yīng)閾值的改進(jìn)算法,并給出了適用于某一條件下的閾值公式。仿真實(shí)驗(yàn)表明,基于組合Hankel矩陣奇異值分解的算法采用自適應(yīng)閾值進(jìn)行信號(hào)源數(shù)目估計(jì)時(shí),算法性能可以得到進(jìn)一步的提升,并且具有良好的漸近一致性。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN911.23
【圖文】：

逑圖２．１均勻線性陣列模型逡逑如圖２．１，陣元分布在一直線內(nèi)，空間信號(hào)視為平行波且與陣列在同一平面逡逑內(nèi)，陣元間距為ｃ／且相等，設(shè)信號(hào)波與陣列法線夾角為信號(hào)入射方位角逡逑０（／邋＝邋ｌ，２，．．．，ｙＶ），以左側(cè)第一個(gè)陣元為參考陣元，時(shí)延可以表示為：逡逑Ｔｋ邋＝邋２蚴一？邐（２．１）逡逑Ａ逡逑式（２．１）中／Ｉ表示信號(hào)的波長，々表示某一陣元。則均勻直線陣列的陣列流形逡逑７逡逑

邐ｘ逡逑圖２．邋２平面陣幾何模型逡逑如圖２．２所示，信號(hào)入射的俯仰角為０表示入射波同陣列平面的夾角，方位逡逑角為奶表示入射波在陣列上的投影同ｘ的夾角。以某一陣元為參考點(diǎn)，陣元逡逑（ｘ，，少，）接收信號(hào)的時(shí)延為：逡逑乃＝N（＇邋ｃｏｓ邋奶邋ｃｏｓl�，＋邋力邋ｓｉｈp迓悖錚簀澹埃╁邋五澹ǎ玻矗╁義希沐義希稿義

本文編號(hào)：2717527