非平稳信号阵列多参量估计技术研究

【摘要】：非平稳信号是现实生活中普遍存在的信号形式,建立在平稳窄带假设基础上的传统阵列处理方法在分析处理这类信号时受到局限。在多通道阵列处理中充分利用现代信号处理的优秀成果,将非平稳信号处理手段与传统的空域处理相结合,实现非平稳信号时频特征与空域参数联合估计,成为阵列信号处理发展的必然趋势,也是一个相对较新且充满挑战的研究课题。本文围绕非平稳信号源的阵列信号建模、Cohen类双线性时频分布及分数阶傅立叶变换等非平稳信号处理工具在阵列处理中的应用等问题展开深入研究,主要工作和贡献有: 1、研究了Cohen类双线性时频分布在窄带阵列信号测向应用中的关键问题。给出了时频-最大似然方法的推导证明,该方法具备相干信号处理能力,并且在低信噪比下估计性能优于常规最大似然方法。针对空间时频分布矩阵运算量较大的缺陷,提出一种基于空间时频分布向量的时频-最大似然方法。与基于空间时频分布矩阵的处理方法相比,改进方法不仅计算实现较为简单,而且能够充分利用信号间的交叉项时频分布。 2、研究了窄带阵列处理中多信号间的二次型时频分布交叉项问题,分析了交叉项时频点对测向算法性能的影响。提出一种利用信号空域特征抑制双线性时频分布交叉项的处理方案,在此基础上实现非平稳窄带信号的时频特性和到达方向联合估计。该方案在抑制交叉项的同时并不改变双线性时频分布的时频分辨率,且交叉项抑制效果与信号波形无关。 3、分析研究了宽带调频信号的阵列信号建模问题,分别建立了时变窄带阵列信号模型和对称阵列信号模型。在此基础上研究了基于空间伪Wigner-Ville分布的阵列测向以及时频特性与到达角联合估计方法。对时频-相干信号子空间方法作了深入分析和必要改进,提出了基于空间时频分布向量的处理方法及时频点检测方法。 4、研究了分数阶傅立叶变换域的阵列测向技术。提出了基于分数阶傅立叶变换域二阶统计量和四阶统计量的两种窄带阵列测向算法。分数阶傅立叶变换域四阶子空间方法除具备信号选择性外,还可实现阵列扩展,并能有效抑制各种未知加性高斯噪声。针对宽带线性调频信号,提出一种基于相位补偿的DOA估计迭代算法,该算法对DOA初值不敏感,收敛较快并且适用于宽频段。 WP=5 5、研究了2~18GHz宽频段非平稳信号阵列处理的多参数联合估计问题。提出一种时空欠采样线性调频信号参数和二维到达角联合估计方案。与已有方案相比,该方案不仅适用于线性调频信号也能处理窄带平稳信号。