【摘要】：陣列信號(hào)處理作為信號(hào)處理的一個(gè)重要分支,廣泛地應(yīng)用于雷達(dá),聲納,通信,醫(yī)學(xué)等軍用和民用領(lǐng)域�？臻g信號(hào)到達(dá)方向(Direction of Arrival,DOA)估計(jì)是陣列信號(hào)處理中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。本文研究了以下兩種場(chǎng)景下的DOA估計(jì)問(wèn)題:(1)隨著人們對(duì)天線陣列性能的要求越來(lái)越高,天線陣元的數(shù)目越來(lái)越多。在二維天線陣列中,大量天線陣元的使用造成了二維DOA估計(jì)算法的巨大的計(jì)算復(fù)雜度,因此本文將研究如何提高二維DOA估計(jì)算法的計(jì)算效率。對(duì)于該問(wèn)題,目前已經(jīng)有一些低復(fù)雜度的二維DOA估計(jì)算法,但是目前的算法主要集中于避免譜峰搜索帶來(lái)的計(jì)算量,而計(jì)算接收信號(hào)協(xié)方差矩陣及其特征值分解仍會(huì)帶來(lái)巨大的計(jì)算量。因此,本文提出了一種基于Nystrom估計(jì)的高效的二維DOA估計(jì)算法:不同于傳統(tǒng)的基于特征結(jié)構(gòu)的二維DOA估計(jì)算法,該算法利用Nystrom方法估計(jì)信號(hào)子空間和噪聲子空間,對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行分塊處理,只需要計(jì)算子協(xié)方差矩陣及其特征值分解,大大地提升了算法的計(jì)算效率。通過(guò)對(duì)算法的計(jì)算復(fù)雜度分析和仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法在提升計(jì)算效率的同時(shí),仍能保持相當(dāng)?shù)墓烙?jì)精度。該算法的創(chuàng)新點(diǎn)在于:不需要計(jì)算整個(gè)天線陣列的協(xié)方差矩陣,只需要計(jì)算低維度的子協(xié)方差矩陣,特征值分解也是在低維度的矩陣上進(jìn)行,即使在大尺度天線陣列中也能提供較高效的計(jì)算效率。(2)傳統(tǒng)的子空間類算法都是基于理想的天線陣列方向向量,無(wú)法適用于陣列誤差(陣元幅度和相位誤差)存在的場(chǎng)景,因此本文將研究DOA估計(jì)中的陣列誤差消除技術(shù)。對(duì)于該問(wèn)題,目前的大多數(shù)陣列誤差校正算法容易受到相位誤差的影響,而最近提出的一種基于信號(hào)幅度測(cè)量的DOA估計(jì)算法可以完全消除相位誤差的干擾,但是該算法無(wú)法適用于幅度誤差存在的情形。因此,本文提出了陣列誤差下的基于相位回歸的DOA估計(jì)算法:該算法首先利用接收信號(hào)協(xié)方差矩陣估計(jì)幅度誤差和噪聲功率,然后構(gòu)造補(bǔ)償協(xié)方差矩陣,接著取補(bǔ)償協(xié)方差矩陣的首列元素的幅度信息構(gòu)造相位回歸問(wèn)題,最后利用一種稀疏相位回歸算法解決該問(wèn)題從而得到到達(dá)角估計(jì)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真證明在陣列誤差下該算法的性能要優(yōu)于現(xiàn)有的算法。該算法的創(chuàng)新點(diǎn)在于:提供了一種新的方法將DOA估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為相位回歸優(yōu)化問(wèn)題,該方法通過(guò)構(gòu)造補(bǔ)償協(xié)方差矩陣消除了幅度誤差和噪聲干擾,并且通過(guò)計(jì)算補(bǔ)償協(xié)方差矩陣的首列元素的幅值平方直接消除了相位誤差干擾。
【圖文】：

圖３４均勻矩形天線陣列逡逑Ｆｉｇ．邋３－４邋Ｕｎｉｆｏｒｍ邋Ｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒ邋Ａｒｒａｙ逡逑

為了更直觀的對(duì)比Ｎｙｓｔｒ６ｍ方法和傳統(tǒng)特征值分解方法的計(jì)算復(fù)雜度，我們逡逑繪制了邋ＮｙＳｔｒ６ｍ方法和特征值分解方法估計(jì)信號(hào)子空間和噪聲子空間的復(fù)雜度的逡逑函數(shù)曲線。圖４－１所示的是在不同分塊參數(shù)Ａ：值下的ＮｙｓｔｒＳｍ方法和特征值分解方逡逑法的計(jì)算復(fù)雜度關(guān)于接收信號(hào)快拍數(shù)Ｚ的函數(shù)曲線，接收信號(hào)快拍數(shù)變化的區(qū)間為逡逑１００至１５００，均勻矩形天線陣列的陣元數(shù)設(shè)為１６ｘ１６，即Ｍ＝１６，＃＝１６。從圖４－１逡逑可以明顯看出，ＮｙｓｔｒＳｍ方法的計(jì)算復(fù)雜度要遠(yuǎn)低于特征值分解方法。并且當(dāng)火值逡逑越小時(shí)，ＮｙｓｔｒＳｍ方法的計(jì)算復(fù)雜度越低。圖４－２所示的是在不同分塊參數(shù)欠值下逡逑的Ｎｙｓｔｒ６ｍ方法和特征值分解方法的計(jì)算復(fù)雜度隨著天線陣列陣元數(shù)目變化的情逡逑況，均勻矩形天線陣列的陣元數(shù)設(shè)為１６ｘ７Ｖ，邋ＴＶ值即為該函數(shù)曲線的自變量，，其逡逑變化區(qū)間為８至３２，接收信號(hào)快拍數(shù)設(shè)置為／＜邋＝邋２５６�？梢詮膱D４－２看出，當(dāng)天線逡逑陣列陣元數(shù)越來(lái)越多時(shí)，特征值分解方法的計(jì)算復(fù)雜度變得十分巨大，而ＮｙｓｔｒＳｍ逡逑方法仍然能保持較低的計(jì)算復(fù)雜度。逡逑因此
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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1 蔡紅艷;帶二次約束的非凸二次分式優(yōu)化問(wèn)題研究及其在認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2014年

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1 孫華普;非圓信號(hào)的DOA估計(jì)算法研究[D];南京航空航天大學(xué);2017年

2 孫光濤;三維陣列天線下DOA估計(jì)研究[D];天津大學(xué);2017年

本文編號(hào)：2677027