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车载毫米波雷达通信一体化系统中的压缩感知DOA估计

慈能达  
【摘要】:车载毫米波雷达通信一体化系统将雷达探测感知功能与无线通信功能进行融合,在智能交通系统、电子对抗等领域广泛应用。在车联网环境中,车载毫米波雷达通信一体化系统结合了多输入多输出(MIMO)技术和正交频分复用(OFDM)技术,在实现车与车之间通信的同时,利用毫米波雷达对周围车辆位置信息(距离、速度、方位角)进行感知。因此,在车载毫米波雷达通信一体化系统中研究高分辨、实时的信号源的波达方向角(DOA)估计算法具有一定的应用前景,这为无人驾驶技术和车辆合理避障提供了保障。为了降低车载毫米波雷达通信一体化系统中阵列信号DOA估计的采样率,同时,考虑到毫米波通信系统中稀疏的多径以及空间信号源相对于整个空域稀疏性特点,本文提出将压缩感知和波达方向角估计相结合。论文重点研究了基于压缩感知贪婪算法的DOA估计算法。(1)研究基于阵列流型矩阵等角度划分DOA估计时,为了克服_1l范数凸优化算法DOA估计的运算量较大、数据处理实时性不好等缺点,提出了将压缩感知贪婪算法近似求解压缩感知DOA估计过程中的_0l范数优化问题。所提SAMP算法在单快拍数时具有较高的DOA估计精度,极大地降低了运算复杂度,同时对于相干信号源DOA估计也适用以及可以在未知信号源数目情况下进行DOA估计。(2)研究基于阵列流型矩阵等正弦划分DOA估计时,提出了一种迭代正则化稀疏度自适应匹配追踪(IR-SAMP)算法,该算法在SAMP算法迭代的过程中,通过正则化处理,剔除不合适的原子,从而使算法更好的逼近信源稀疏度。在低信噪比时,为了改善IR-SAMP算法的DOA估计性能,提高DOA估计精度,论文接着提出了多测量矢量模型下的MMV-SAMP算法和MMV-IR-SAMP算法,所提MMV-IR-SAMP算法在低信噪比时仍然具有较高的DOA估计精度。仿真实验表明,在阵列流型矩阵等角度划分时,本文提出的SAMP算法单快拍数下DOA估计具有较低的复杂度,同时DOA估计精度较高,对于相干信号源DOA估计也适用;在阵列流型矩阵等正弦划分时,本文提出的IR-SAMP算法单快拍数下增加了正则化处理过程,提高了DOA估计精度。同时所提的MMV-IR-SAMP算法和MMV-SAMP算法改善了低信噪比下IR-SAMP算法单快拍数下DOA估计效果,且MMV-IR-SAMP算法优于MMV-SAMP算法。


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