發(fā)布時(shí)間：2017-06-06 17:25

  本文關(guān)鍵詞：空間譜估計(jì)及其在短波測(cè)向定位中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：空間譜估計(jì)是陣列信號(hào)處理中的一個(gè)重要方向,該技術(shù)可以極大改善空間信號(hào)的角度估計(jì)精度等參數(shù)。近年來(lái),隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展,空間譜估計(jì)理論與技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用,成為無(wú)線電測(cè)向和無(wú)源定位領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在短波測(cè)向領(lǐng)域中,由于短波信號(hào)存在著多徑衰落和干擾日益增多等特點(diǎn),短波測(cè)向和定位變得更加復(fù)雜和困難,而空間譜估計(jì)則提供了一種高精度的測(cè)向和定位手段。本論文針對(duì)短波等窄帶信號(hào)的特點(diǎn),分別從相干信號(hào)、循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)、二維信號(hào)等角度進(jìn)行DOA估計(jì)研究,并提出一種適合短波信號(hào)的測(cè)向和定位技術(shù)方法。論文主要內(nèi)容如下：本論文針對(duì)相干信號(hào)的DOA估計(jì),提出了一種利用擴(kuò)展矩陣的最大奇異矢量的方法,本方法通過(guò)構(gòu)建Toeplitz矩陣,可以有效估計(jì)出相干信號(hào)。在低信噪比的條件下,與FBSS和ESPRIT-like解相干方法相比,本方法具有更好的角度估計(jì)性能。在ESPRIT方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)雙基地MIMO陣列的角度估計(jì),利用信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性,給出了一種Cyclic ESPRIT方法,本方法首先構(gòu)建接收信號(hào)的循環(huán)自相關(guān)矩陣,對(duì)其使用奇異值分解,并且利用收發(fā)矩陣奇異矢量的一致性,實(shí)現(xiàn)收發(fā)角度的自動(dòng)配對(duì)。相比較ESPRIT方法,本方法可以提高干擾情況下的DOD和DOA的估計(jì)性能。針對(duì)不相關(guān)信號(hào)的二維DOA估計(jì),本方法使用L型陣列,通過(guò)構(gòu)建擴(kuò)展矩陣,提出了改進(jìn)的ESPRI T方法,本方法無(wú)需譜峰搜索,且實(shí)現(xiàn)了仰角和方位角的自動(dòng)配對(duì),比傳統(tǒng)的ESPRIT方法角度估計(jì)性能更優(yōu),并能夠識(shí)別更多的目標(biāo)源。為簡(jiǎn)化運(yùn)算量,也給出了一種改進(jìn)的傳播因子方法。同時(shí)給出了一種改進(jìn)的論文在如下幾個(gè)方面有創(chuàng)新和貢獻(xiàn)：1. 針對(duì)相干信號(hào)的DOA(波達(dá)方向)估計(jì),提出了一種利用擴(kuò)展矩陣的最大奇異矢量法,本方法通過(guò)構(gòu)建Toeplitz矩陣,可以有效估計(jì)出相干信號(hào)的DOA。與FBSS(前后向空間平滑)和ESPRIT(旋轉(zhuǎn)不變子空間)-like解相干方法相比較,本方法在RMSE(均方根誤差)=0.4時(shí),比ESPRIT-like和FBSS方法分別提高了約3dB和7.5dB。2. 在ESPRIT方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)雙基地MIMO(多輸入多輸出)陣列的角度估計(jì),利用信號(hào)的循環(huán)平穩(wěn)特性,給出了一種Cyclic ESPRIT方法,本方法首先構(gòu)建了接收信號(hào)的循環(huán)自相關(guān)矩陣,對(duì)其使用奇異值分解,并且利用收發(fā)矩陣奇異矢量的一致性,實(shí)現(xiàn)收發(fā)角度的自動(dòng)配對(duì)。本方法可以提高干擾情況下的DOD(發(fā)射方位角)和DOA的估計(jì)性能。當(dāng)存在2個(gè)干擾信號(hào),本方法在RMSE=0.2時(shí),較基于ESPRIT的方法提高了約5dB。3. 針對(duì)不相關(guān)信號(hào)的二維DOA估計(jì),使用L型陣列,通過(guò)構(gòu)建擴(kuò)展矩陣,提出了一種改進(jìn)的ESPRIT方法,本方法無(wú)需譜峰搜索,且實(shí)現(xiàn)了仰角和方位角的自動(dòng)配對(duì),比傳統(tǒng)的ESPRIT方法角度估計(jì)性能更優(yōu),并能夠識(shí)別更多的目標(biāo)源。同時(shí)給出了一種改進(jìn)型的求根MUSIC(多重信號(hào)分類)方法,本方法利用X軸與Z軸接收信號(hào)的擴(kuò)展矩陣,結(jié)合配對(duì)算法進(jìn)行二維DOA估計(jì),本方法避免了譜峰搜索,在RMSE=0.1時(shí),較ESPRIT的方法提高了約1.5dB。針對(duì)相干信號(hào)的二維DOA估計(jì),使用十字陣列,結(jié)合ESPRIT-like方法,提出了一種新型二維DOA估計(jì)方法,本方法利用兩個(gè)正交線性陣列的對(duì)稱性,通過(guò)構(gòu)建新的Toeplitz矩陣,可有效估計(jì)相干信號(hào)的二維DOA,比波達(dá)方向矩陣法有更好的估計(jì)性能。4. 針對(duì)短波信號(hào)的測(cè)向,構(gòu)建了一種新型的短波空間譜測(cè)向系統(tǒng),該系統(tǒng)以SCA(軟件通信架構(gòu))為基礎(chǔ),采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)思想,提供了一種標(biāo)準(zhǔn)的、開(kāi)發(fā)的平臺(tái)。同時(shí)給出了一種新型的短波協(xié)同定位方法,本方法采用循環(huán)DOA估計(jì)方法進(jìn)行測(cè)向,抗干擾能力較強(qiáng),通過(guò)短波空間譜測(cè)向系統(tǒng)和中央控制器連接,組網(wǎng)靈活,本方法具有較好的定位性能和穩(wěn)定性。求根M [USIC方法,本方法利用X軸與Z軸接收信號(hào)的擴(kuò)展矩陣,結(jié)合配對(duì)算法進(jìn)行二維DOA估計(jì),進(jìn)一步優(yōu)化二維角度估計(jì)性能。針對(duì)相干信號(hào)的二維DOA估計(jì),使用十字陣列,結(jié)合ESPRIT-like方法,提出了一種新型二維DOA估計(jì)方法,本方法利用兩個(gè)正交線性陣列的對(duì)稱性,通過(guò)構(gòu)建新的Toeplitz矩陣,可有效估計(jì)相干信號(hào)的二維DOA,較波達(dá)方向矩陣法有更好的估計(jì)性能。構(gòu)建了一種新型的短波空間譜測(cè)向系統(tǒng),該系統(tǒng)以SCA架構(gòu)為基礎(chǔ),采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)思想,提供了一種標(biāo)準(zhǔn)的、開(kāi)發(fā)的、可互操作的平臺(tái),通過(guò)加載不同DOA估計(jì)算法軟件來(lái)動(dòng)態(tài)配置系統(tǒng)的各種功能,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)硬件平臺(tái)的通用化、模塊化和軟件的可移植性。同時(shí)給出了一種新型的短波協(xié)同定位方法,本方法采用循環(huán)DOA估計(jì)方法進(jìn)行測(cè)向,抗干擾能力較強(qiáng),通過(guò)短波空間譜測(cè)向系統(tǒng)和中央控制器連接,組網(wǎng)靈活,數(shù)據(jù)傳輸速率高；采用加權(quán)平均法,利用各電離層通道之間的不相關(guān)性,減少了定位計(jì)算對(duì)通道變化的敏感度,提高復(fù)雜環(huán)境下的定位精度。仿真結(jié)果表明本方法具有較好的定位性能和穩(wěn)定度。
【關(guān)鍵詞】：短波測(cè)向 空間譜估計(jì) 相干信號(hào) 循環(huán)平穩(wěn)特性 MIMO陣列 二維DOA SCA 短波協(xié)同定位
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要3-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-29
• 1.1 研究背景和意義12-14
• 1.2 本課題發(fā)展概況與研究現(xiàn)狀14-27
• 1.2.1 空間譜估計(jì)的發(fā)展和研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.2 短波測(cè)向定位的發(fā)展和研究現(xiàn)狀17-27
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容27-29
• 第二章 空間譜估計(jì)的數(shù)學(xué)模型和分析方法29-53
• 2.1 引言29
• 2.2 空間譜估計(jì)數(shù)學(xué)模型29-31
• 2.2.1 窄帶信號(hào)源模型30
• 2.2.2 陣列系統(tǒng)模型假設(shè)30-31
• 2.3 線性預(yù)測(cè)算法31-34
• 2.3.1 線性預(yù)測(cè)的基本原理31-32
• 2.3.2 基于線性預(yù)測(cè)的DOA估計(jì)32-34
• 2.4 基于子空間的估計(jì)方法34-38
• 2.4.1 多重信號(hào)分類算法34-36
• 2.4.2 旋轉(zhuǎn)不變子空間算法36-38
• 2.5 相干信號(hào)的DOA估計(jì)38-48
• 2.5.1 相干信號(hào)定義和DOA估計(jì)的特點(diǎn)38-39
• 2.5.2 前后向空間平滑方法39-42
• 2.5.3 ESPRIT-Like方法42-43
• 2.5.4 一種利用擴(kuò)展矩陣奇異向量的DOA估計(jì)方法43-48
• 2.6 二維DOA估計(jì)原理48-52
• 2.6.1 信號(hào)模型48-49
• 2.6.2 基于平行線性陣列的波達(dá)方向矩陣法49-52
• 2.7 本章小結(jié)52-53
• 第三章 基于循環(huán)平穩(wěn)特性的空間譜估計(jì)53-69
• 3.1 引言53
• 3.2 循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)特性53-54
• 3.3 基于循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)特性的DOA估計(jì)54-61
• 3.3.1 Cyclic MUSIC方法54-57
• 3.3.2 基于前后向平滑的Cyclic MUSIC方法57-59
• 3.3.3 一種改進(jìn)的相干循環(huán)MUSIC估計(jì)方法59-61
• 3.4 基于循環(huán)平穩(wěn)特性的MIMO陣列角度估計(jì)方法61-68
• 3.4.1 ESPRIT方法63-64
• 3.4.2 Cyclic ESPRIT方法64-65
• 3.4.3 算法步驟與復(fù)雜度65-66
• 3.4.4 仿真66-68
• 3.5 本章小結(jié)68-69
• 第四章 二維空間譜估計(jì)69-100
• 4.1 引言69
• 4.2 L型線性陣列模型69-71
• 4.3 基于改進(jìn)ESPRIT的二維DOA估計(jì)方法71-79
• 4.3.1 信號(hào)模型71-72
• 4.3.2 基于改進(jìn)ESPRIT的二維DOA估計(jì)方法72-79
• 4.4 一種基于PM的改進(jìn)型二維DOA估計(jì)方法79-86
• 4.4.1 改進(jìn)型PM方法79-82
• 4.4.2 算法步驟與復(fù)雜度82-83
• 4.4.3 仿真結(jié)果83-86
• 4.5 基于求根MUSIC的二維DOA估計(jì)方法86-93
• 4.5.1 信號(hào)模型86-87
• 4.5.2 基于求根MUSIC的二維DOA估計(jì)方法87-88
• 4.5.3 求根MUSIC估計(jì)方法88-93
• 4.6 相干信號(hào)的二維DOA估計(jì)方法93-99
• 4.7 本章小結(jié)99-100
• 第五章 空間譜估計(jì)在短波測(cè)向定位中的應(yīng)用研究100-115
• 5.1 引言100
• 5.2 基于軟件無(wú)線電的空間譜估計(jì)研究100-108
• 5.2.1 SCA體系架構(gòu)101-102
• 5.2.2 基于SCA的短波空間譜測(cè)向系統(tǒng)設(shè)計(jì)102-108
• 5.3 空間譜估計(jì)在短波定位的應(yīng)用108-114
• 5.3.1 短波協(xié)同定位系統(tǒng)組成108-109
• 5.3.2 多天線陣組網(wǎng)協(xié)同定位方法109-111
• 5.3.3 定位仿真111-114
• 5.4 本章小結(jié)114-115
• 第六章 總結(jié)與展望115-117
• 6.1 本文所做的工作115-116
• 6.2 進(jìn)一步研究的方向116-117
• 參考文獻(xiàn)117-126
• 致謝126-127
• 作者在研究生攻讀期間的成果127-128

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：427068