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基于空间谱估计的无源测向技术研究

周陬  
【摘要】: 近年来,大规模集成电路和移动通信技术的进步,促进了无线局域网和移动通信网络的发展,空间中各种无线电信号的模式、频率以及功能复杂化,且形式多样化,客观上要求无线电终端能够适应多模式、多频段、多功能环境。因此,无线电用户渴望能够在使用、规划和创建无线电过程中,事先认知并描述复杂空间的无线电状态(RKRL:Radio Knowledge Representation Language)(包括波达方向(DOA:Direction Of Arrival)、频率、功率、调制模式、信道编码、传输帧结构等),进而对这个复杂的状态空间进行合理的解析,从而作出理性选择。其中方向认知(DOA估计)是最基本的认知目标。如何在复杂环境下高效、精确和实时地实现无线电信号的方向认知引起了人们越来越多的关注。在实际应用中,分辨能力、精确度、可扩展性和实时性日益成为评价无线电测向方法的主要指标。空间谱估计方法作为阵列信号处理技术的一个新的发展方向,能够较好地满足无线电测向实用化的性能需求。本文围绕“软件体系结构无线电认知研究”课题,对空间谱估计的基础理论、实现方案和应用空间谱估计进行无源测向的分辨能力、精确度、空间扩展性以及实时性能进行了广泛深入的研究。 本文通过对基于空间谱估计的无源测向技术的产生背景和主要特点的分析,给出了无源测向的基本模型,在全面深入地总结空间谱估计的研究现状和已有成果的基础上,确定将MUSIC算法和循环MUSIC算法作为深入研究的基本算法,并根据本课题的应用背景给出了无源测向的技术路线和基本方案。 空间谱估计本身是一种超分辨方法。本文分析了空间谱估计测向的超分辨机理,在MUSIC算法和阵列孔径扩展的基础上提出了一种提高DOA分辨率的方法,在原始阵列的基础上虚拟地扩展阵列孔径(阵元间距),提高了DOA估计的分辨能力,通过对多个具有不同阵列孔径的虚拟阵列的空间谱取平均得到方向估计,成功抑制了虚拟扩展产生的虚假谱峰。仿真实验证明该方法相对于标准的MUSIC算法,具有更高的近目标分辨性能。 在复杂环境下,循环MUSIC算法是一种比较先进的DOA估计算法,具有较好的抗干扰/噪声的性能。本文在分析循环MUSIC算法估计DOA的误差的基础上,注意到导向矢量是频率f和波达方向θ的联合估计,而循环MUSIC在选择估计导向矢量的频率时有偏差,本文选择更合适的频率,提出了一种改进循环MUSIC算法以减少偏差,提高了DOA估计的精确度。 二维DOA估计是无源测向应用中的重要问题。本文介绍了二维DOA估计的基本概念,随后将标准MUSIC和循环MUSIC算法推广应用于立体直角坐标形式的二维DOA估计中,给出了基本的信号模型;在该模型的基础上应用扩展循环MUSIC算法,以提高DOA估计的近目标分辨能力;并针对直角坐标二维DOA估计计算量偏大和需要较多天线阵元的缺陷,提出改进方案,引入类似于多项式求根的运算方法代替谱峰搜索过程,可以在每个坐标轴方向上用少于信源数的天线阵元有效的估计DOA,也解决了谱峰搜索计算量偏大的问题,还进一步提高了近目标分辨能力。 在理论研究的基础上,本文设计和实现了一个基于高速并行优化算法的DOA估计数据处理系统。描述了高速并行优化算法的设计思想,进行了可行性分析和计算机仿真,建立了系统模型和基本框架,给出了相关模块的定义和功能及实验系统的总体仿真和性能对比测试,证明该系统具有高效、简单和实用的特点。该系统基本实现了无源测向系统的核心功能,为无源测向的实用化开发奠定了基础。 本文最后对无源测向技术未来的研究方向进行了展望。


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