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基于多重信号分类算法的宽带相干源空间谱估计

尹广旭  
【摘要】:阵列信号处理技术是科学界的一个重要研究方向,而空间谱估计技术作为其主要研究内容,在很多领域都得到了广泛运用。空间谱估计技术的研究目的就是要获知信号发射源的准确位置,也就是信源定位。因此,空间谱估计技术对于有定位需要的领域来说是非常有研究必要的,比如说,军事上的雷达监测和武器制导和民用上的智能天线、资源勘探和紧急救援等。 根据所要处理的信号源的带宽以及不同信号源之间的相关性,空间谱估计又可以细分为窄带信号空间谱估计和宽带信号空间谱估计,非相干信号空间谱估计和相干信号空间谱估计等。窄带非相干信号的空间谱估计技术(如多重信号分类算法、旋转不变子空间法、最大似然法等)已经非常成熟,而宽带相干信号由于其处理难度要比窄带非相干信号更大,所以针对宽带相干信号空间谱估计的方法还不是很多。然而在实际情况中,宽带相干信号更为常见,也包含更多的有用信息,所以对宽带相干信号的空间谱估计是十分必要的。针对现有的宽带相干源空间谱估计方法的一些缺点,本文分别提出了一种解相干处理新算法和一种基于相干信号子空间法的改进算法来弥补上述不足。 在处理相干信号时,一般都需要对传感器阵列接收到的数据预先进行解相干处理,去除相关性,再利用非相干信号空间谱估计方法进行估计。然而,时下解相干处理方法虽然很多,但是都有一些缺陷存在,例如空间平滑算法。空间平滑算法是比较优秀的解相干处理方法之一,但是阵列孔径损失较多,阵元利用率较低,所能同时估计的信源数也减少了很多。针对空间平滑算法的这一缺点,本文提出了一种新的解相干处理算法。该算法通过循环利用每一个阵元接收到的数据信息,避免了阵列孔径损失的问题,阵元利用率和可同时估计信源数都得到了提高。 目前,宽带信号空间谱估计主要有两种方法:一种是简单地把宽带信号分解成若干个窄带信号,然后再利用已经成熟的窄带信号空间谱估计方法的非相干信号子空间处理方法;另一种是先构造聚焦矩阵去除信源间相关性,然后再进行非相干信号处理的相干信号子空间处理法。前种方法不能处理宽带相干信号,而后种方法易受信号波动的干扰,计算量较大。本文提出了一种基于相干信号子空间法的改进算法,利用托普利兹矩阵重新构造聚焦矩阵,就可以免受信号波动造成的干扰,减少计算量,对信源空间谱估计所消耗的时间也减少了,实时性得到了保证。 综上所述,本文针对解相干处理和宽带相干源的空间谱估计分别提出了一种新的解决方法。通过大量的仿真实验,以上方法的有效性得到了验证。


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