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提高空间谱估计分辨率的超分辨测向算法研究

蓝晓宇  
【摘要】:随着被动测向技术在电子对抗、航海、航空、测控等方面的广泛应用,空间谱估计测向技术由于其具有高精度、超分辨的优良性能也得到了迅猛的发展。经过国内外广大学者几十年的钻研,空间谱估计理论与技术已经日趋成熟,但是需要或值得研究的方向还有很多。本文围绕基于空间谱估计的被动测向技术中的几个问题展开研究,主要对信源数估计方法、提高MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的分辨力、和实际系统中面临的天线数要求较多以及通道相位不一致的问题,提出了相应的解决方法。全文的主要研究工作概括如下: 针对色噪声引起协方差矩阵特征值发散,从而使传统信息论准则方法的检测性能严重下降,甚至失效的问题,提出了一种色噪声背景下的信源数估计新方法。该方法通过对特征分解后的特征值进行总体最小二乘直线拟合,根据参与拟合的特征值到拟合直线的最小距离平方和的特点,构造了一个新颖的目标估计函数。通过对该目标函数求取最小值,即可得到信源数目估计。该方法在一定程度上能够很好的对抗色噪声,提高了小信噪比条件下的检测概率,计算机仿真实验验证了提出方法的有效性,并通过实际测向系统的接收数据验证了该方法的可行性。 针对传统MUSIC算法在低信噪比,小快拍数等非理想条件下分辨角变大的问题,提出了改进的基于子空间投影的MUSIC测向算法。该算法充分利用子空间信息,采用新的特征值校正方法,对噪声子空间进行加权,并将结果与加权信号子空间投影的方法进行叠加,得到新的空间谱函数。搜索函数极大值,就可得到来波方向。新方法既保留了噪声子空间算法的高分辨性能,又保留了信号子空间算法的稳定性。计算机仿真实验和实测数据仿真证明了新方法的有效性。 当空间两信源角度间隔较小时,两信源对应的谱峰将会出现角度兼并的现象,从而导致MUSIC算法分辨失败。针对这一问题,提出了一种基于空间谱函数二阶导数的改进MUSIC算法。该方法首先对空间谱函数求二阶导数,构造新的空间谱函数,再利用空间谱函数的二阶离散导数在DOA附近产生尖锐的负向谱峰的特点,对新的空间谱函数进行极小值搜索,即可得到波达方向估计。该方法的实质是针对MUSIC谱函数进行再处理的过程,在低信噪比,小快拍数下比传统MUSIC算法具有更好的估计精度和角度分辨率,并且对阵列形式没有特殊要求。相比MUSIC算法,计算量略有增加,但是影响不大。文中通过对新方法进行计算机仿真验证了其优越的分辨性能。 针对实际测向系统的天线盘体积有限,天线数目不易过多,阵列形式受元器件等因素制约以及多天线引起通道相位不一致的问题,提出了基于阵列旋转的MUSIC测向方法。该方法只采用两个天线阵元,通过天线盘旋转,设置固定的阵元接收数据时间间隔,这样就可以使两个阵元在空间不同位置对信源信息进行接收,相当于将一对天线变成了均匀圆阵上的多对天线。该方法仅仅使用两个阵元就可以实现对空间多目标的DOA估计,使天线数目大大减少,在很大程度上增加了天线摆放的灵活性,也减弱了多通道间相位不一致性对算法性能的影响。计算机仿真结果验证了新方法的可行性。


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