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L型阵列相干信号DOA估计研究

史清响  
【摘要】:二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计在阵列信号处理领域中扮演着越来越重要的角色。在二维阵列中,L型阵列由于结构简单,覆盖范围大,估计性能好等优点,近年来受到越来越多的研究。此外在实际的环境中,多径传播会形成大量的相干信号,导致信号的协方差矩阵出现亏秩,使得大多经典的DOA估计算法性能下降,甚至失效。所以,本文对L型阵列相干信号的DOA估计展开了研究,主要工作概述如下:(1)提出了一种新的构造协方差矩阵的方法。该方法利用自相关矩阵的空间差分矩阵和互相关矩阵的前后向矩阵构造信号的协方差矩阵。通过构造的空间差分矩阵消除了自相关中噪声的影响。对于相同的阵列孔径由于该方法增加了对阵列信息的平均,因此该算法相较于对比算法具有更好的估计性能。此外,对于独立估计出的俯仰角和方位角,提出了一种改进的配对方法,利用两个不受噪声影响的信号源协方差矩阵构造代价函数,通过最小化代价函数求得角度配对信息。理论分析和仿真实验表明该算法在低信噪比和小快拍数的情况下具有良好的性能(2)提出了一种改进的相关矢量重构解相干DOA估计算法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通过对其前向矢量元素进行复共轭变换并颠倒顺序得到后向矢量。利用所有的前后向矢量来重构信号的协方差矩阵并提取信号的子空间,该方法相较于对比算法具有损失阵列孔径小,估计精度高,计算量小的特点。(3)提出一种基于奇异矢量重构解相干的DOA估计算法。该方法可用于多组相干信号存在的情况,即组内的信号是相干的,而组间的信号是不相关的。该方法利用奇异值分解(SVD)处理非方阵的互相关矩阵,利用对应于信号子空间相互独立的奇异矢量来构造信号的协方差矩阵。所构造的协方差矩阵相对于对比算法增加了阵列的有效孔径,提高了估计精度。此外对独立估计出的俯仰角和方位角,利用改进的配对方法进行配对处理。理论分析和仿真结果表明本章提出的算法具有优良性能,可以检测更多的信号数。


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