学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

阵列信号处理中高分辨参量估计方法研究

作　者: 侯慧军
导　师: 毛兴鹏
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 高分辨参量估计极化二阶锥规划广义斜投影滤波稀疏化信号重建
分类号: TN911.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 27次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

无论是民用还是军用领域，信号的高分辨参量估计方法在信号源的定位、分类识别以及追踪等诸多方面都有广泛的应用价值。本文围绕窄带信号的空域参量和极化域参量的高分辨估计这一主题，主要研究了以下几个方面的内容：首先，分析了经典的子空间分解类空域高分辨参量估计方法，并研究了这些经典高分辨算法在对一般化阵列适用性方面、在处理相关或相干信号源方面的优缺点。研究指出，作为通用性较强的一般化高分辨参量估计方法，应能够适用于阵元一般化排列的阵列系统模型，对具有不同相关性的信号源都能有效地估计入射信号参量，且不应当引入阵列孔径损失。依据这一思想，在汲取了波达矩阵算法和MUSIC算法的优势的基础上，本文提出了一种符合该要求的预变换MUSIC高分辨参量估计方法，并作出了相应的扼要分析。其次，针对空域预变换MUSIC高分辨参量估计方法不能有效分辨空域参量差异较小的信号源这一突出问题，考察了空间电磁波矢量信号的极化特性，并提出利用电磁波的极化特性改善空域参量估计性能的方法。空间传播的电磁波信号经常是部分极化的，虽然已有利用电磁波极化信息实现相干信号源空域参量估计的方法，也有估计完全极化波极化参量和空域参量的方法，但是目前尚未发现估计部分极化波主极化参量信息的相关文献报道。针对这一问题，在将空域预变换MUSIC通用高分辨参量估计方法拓展到极化域之后，本文提出了一种极化空域联合高分辨参量估计方法。该方法可以有效估计信号的空域参量和主极化参量,且适用于完全极化与部分极化电磁波信号共存的情况，可以实现对不同相关性信号的空域参量与极化域主极化参量的联合高分辨估计。再次，考虑到阵列接收的信号并非全都是期望的目标信号，从降低或消除干扰信号影响的角度出发，在分析了斜投影滤波原理的基础上，提出了基于广义斜投影算子的干扰抑制方法。根据二阶锥规划理论，进一步拓展了广义斜投影滤波方法，设计了低副瓣广义斜投影滤波器。提出了采用多个低副瓣广义斜投影滤波器覆盖感兴趣的空域扇面的多波束矩阵预处理滤波权矢量，并将其与通用空域预变换MUSIC高分辨参量估计方法相结合，自适应的抑制扇面外干扰信号，降低扇面外干扰信号对估计目标信号参量的影响，改善了目标信号的空域高分辨参量估计性能。最后，针对预变换MUSIC高分辨参量估计方法需要较多的采样快数目这一缺点，在分析了稀疏化信号重建理论的基础上，利用阵列接收到的信号相对于整个电磁波传播空间的稀疏性，建立了稀疏化阵列信号数据处理模型，研究了中小快拍数下基于信号稀疏化特性的高分辨参量估计方法。该方法适用于阵元一般化分布的阵列，可以在中小快拍数下估计不相关、部分相关以及相干信号的参量信息，也是一种通用的高分辨参量估计方法。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-16
  1.1 课题研究背景及意义  10-11
  1.2 相关理论的研究历史与现状分析  11-14
    1.2.1 高分辨参量估计理论  11-13
    1.2.2 空域预滤波器  13-14
  1.3 本文的主要研究内容及结构  14-16
第2章空域高分辨参量估计方法  16-35
  2.1 阵列信号处理模型  16-22
    2.1.1 空域窄带接收信号的表征  16-17
    2.1.2 信号源数目估计方法  17-20
    2.1.3 信源相关系数与坐标变换  20-22
  2.2 经典子空间分解类参量估计方法  22-27
    2.2.1 MUSIC算法  22-24
    2.2.2 ESPRIT算法  24-25
    2.2.3 波达矩阵算法  25-27
  2.3 一般化高分辨参量估计方法  27-34
    2.3.1 数学模型  28-29
    2.3.2 预变换MUSIC高分辨参量估计方法  29-31
    2.3.3 仿真实验与分析  31-34
  2.4 本章小结  34-35
第3章极化域空域联合高分辨参量估计方法  35-53
  3.1 极化天线阵列接收信号模型  35-42
    3.1.1 极化电磁信号的表征  35-39
    3.1.2 极化阵列观测数据模型  39-42
  3.2 完全极化波高分辨参量估计  42-46
  3.3 部分极化波高分辨参量估计  46-50
    3.3.1 算法原理分析  47
    3.3.2 仿真验证与分析  47-50
  3.4 完全极化与部分极化混合波高分辨参量估计  50-52
  3.5 本章小结  52-53
第4章基于广义斜投影预滤波处理的参量估计方法  53-70
  4.1 斜投影滤波的基本原理  53-57
    4.1.1 斜投影的基本概念  53-55
    4.1.2 常规斜投影滤波方法  55-57
  4.2 基于广义斜投影滤波的干扰抑制方法  57-66
    4.2.1 广义斜投影滤波  57-61
    4.2.2 广义斜投影滤波的二阶锥规划求解方法  61-63
    4.2.3 低副瓣广义斜投影滤波器  63-66
  4.3 基于广义斜投影预滤波处理的参量估计方法  66-69
  4.4 本章小结  69-70
第5章基于信号稀疏化特性的参量估计方法  70-80
  5.1 稀疏化阵列观测信号数据处理模型  70-72
    5.1.1 稀疏化问题  70-71
    5.1.2 稀疏化阵列信号统计模型  71-72
  5.2 稀疏信号高分辨参量估计方法  72-75
    5.2.1 时域快拍模型下的参量估计  72-74
    5.2.2 阵列统计模型下的参量估计  74-75
  5.3 算法分析与仿真  75-79
  5.4 本章小结  79-80
结论  80-82
参考文献  82-90
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  90-92
致谢  92

阵列信号处理中高分辨参量估计方法研究

内容摘要

全文目录

相似论文