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《华南理工大学》 2010年
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智能天线波达方向估计算法的研究

郑乐  
【摘要】: 智能天线技术是第三代移动通信系统中的关键技术,采用该技术可以降低干扰、扩大通信系统的覆盖范围和用户容量、提高空间频谱的利用率。随着通信技术的不断发展,通信数据的传输速率将越来越快,信道环境越来越复杂,人们对有限的空间频谱资源的需求不断提高。而智能天线技术则为解决这些问题带来了新的方法,并且成为第四代移动通信系统的研究热点之一。波达方向估计技术作为智能天线技术中的一个重要部分,也受到了业界的极大关注。 智能天线通过采用波达方向估计技术对用户的空间信息进行估计,能够有选择性地接收或发射位于同一信道中的多路信号,降低了信号之间的干扰,增加了通信容量,提高了通信质量。经典的MUSIC(Multiple Signal Classification,多重信号分类)算法和ESPRIT (Estimating Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques,借助旋转不变技术估计信号参数算法)都是一维参数(方位角)的DOA(Direction of Arrival)估计方法,且算法的计算量比较大。而在实际应用中,对于信号波达方向的多维参数(方位角、俯仰角、频率及时延等)的估计更有应用价值。而如果直接将MUSIC算法应用于波达方向的二维参数(方位角、俯仰角)估计则需要进行二维的谱峰搜索,将会使得算法的计算量非常大。同时,基于一维直线阵列的DOA估计算法大多数可以推广到二维面阵或三维天线阵列,从而实现对信号的多维参数估计,但此时估计的性能与阵列结构有很大的关系。而电磁矢量传感器具有较强的方向敏感性和较大的测量信息量,能够估计六维的复矢量信号,并且能够利用信号的极化特性改善标量天线阵列的DOA估计性能,是目前阵列信号处理领域的研究热点。 本文对经典的波达方向估计算法进行了改进,并使用MATLAB软件对算法进行了仿真。主要工作有: (1)对智能天线技术进行了分析,接着对电磁矢量传感器阵列的概念、原理作了叙述,并与传统的标量传感器做了比较。重点研究了波达方向估计技术在电磁矢量传感器阵列中的应用。 (2)详细阐述了智能天线波达方向估计中的经典算法。重点对MUSIC算法和ESPRIT算法进行了分析。并运用MATLAB软件搭建了仿真平台,分别对MUSIC算法和ESPRIT算法进行仿真,验证算法的有效性,得到了一些有用的结论。 (3)对遗传算法展开研究。针对小生境遗传算法,讨论了算法的一般流程,研究了算法在空间二维波达方向估计中的应用,并分析了算法中不同参数设置对算法的影响,得到了较为理想的算法参数设置值。 (4)提出了一种改进的基于MUSIC算法的二维波达方向估计算法。本文采用小生境遗传算法应用于电磁矢量传感器阵列的MUSIC算法的多维谱峰搜索。通过实验仿真,验证了小生境遗传算法的有效性。基于小生境遗传算法的MUSIC算法充分利用了遗传算法并行搜索、智能收敛的特点,仿真结果表明,算法得到的角度估计均方根偏差性能比ESPRIT算法要差,而均方根标准方差性能比ESPRIT算法要好。
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TN821.91

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