智能天线中DOA估计技术及相应波束形成技术的研究

论文摘要

智能天线是现代信号处理的一个重要研究领域,它在雷达、通信、声纳、地质勘探、射电天文以及生物医学工程等众多领域有着广泛应用。文中介绍了智能天线的基本理论和模型,讨论了现有各种到达角（DOA:Direction OfArrival）估计算法的特点与不足,其中包括有Capon、多重信号分类（MUSIC:MUltiple Signals Classification）算法和利用子空间旋转不变性的信号参数估计技术（ESPRIT:Estimation of Signal Parameters via Rotational InvarianceTechniques）等,还讨论了相应波束形成技术的特点与不足,进而研究了新的DOA算法及相应波束形成技术。通过对传统基于二阶矩的DOA估计算法及相应波束形成技术的研究,发现Capon、MUSIC和ESPRIT等计算量较大,不能快速实时地进行DOA估计,并且当信噪比较低、信号数较多时工作性能下降。为了解决这一问题,在假设入射信号具有非圆对称特性的情况下,提出了一种非圆快速投影矩阵算法（NCFPMA:the Non-Circular Fast Projection Matrix Algorithm）,NCFPMA算法对原有阵列进行了虚拟孔径扩展,并利用虚拟协方差矩阵数据来直接近似信号子空间,从而可更快速地得到对信号DOA的良好估计。理论分析与仿真试验都证明了NCFPMA算法的有效性。通过对基于四阶累积量的DOA估计算法及相应波束形成技术的研究,发现MUSIC-LIKE、虚拟MUSIC（VMUSIC:Virtual MUSIC）等常见的四阶累积量算法,只能在信号数确知的条件下工作,否则就不能较好地完成DOA估计。为了解决这一问题,在入射到实际阵列上的信号能被虚拟阵列分辨的情况下,提出了一种基于恒定维数噪声子空间的四阶累积量DOA算法。通过构造恒定维数的噪声子空间,基于恒定维数噪声子空间的新四阶累积量算法能够对包含信号DOA在内的备选DOA进行估计,并可利用有关准则对备选DOA的估计结果进行筛选,从而同时得到对信号数以及信号DOA的良好估计。理论分析与仿真试验都证明了该算法的有效性。实际环境中的噪声不总是高斯噪声,有的还具有冲击特性。因此人们对该环境下的DOA算法进行了研究,并形成了ROC-MUSIC（RObust CovariationMUSIC）、FLOM-MUSIC（Fraction Lower Order Moment MUSIC）等算法。尽管如此,但是这些算法由于计算量较大,所以不能快速有效地进行DOA估计。为了解决这一问题,提出了一种基于分数低阶矩的快速实值算法。快速实值算法通过对原有分数低阶矩阵的分割重组得到一个实分数低阶矩阵,并利用该实分数低阶矩阵的数据来直接近似噪声子空间,从而完成DOA估计。与原有算法相比,新算法由于可以在实数域上进行DOA估计,并且避免了计算量较大的特征分解运算,因此能在冲击噪声环境下较快速地得到对信号DOA的良好估计。理论分析和仿真试验证明了该算法的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究的背景及意义
• 1.2 智能天线相关技术的研究现状
• 1.2.1 DOA估计的研究现状
• 1.2.2 波束形成的研究现状
• 1.3 国内外有关智能天线系统的研究概况
• 1.4 论文的主要工作与创新点
• 1.4.1 论文的主要工作及内容安排
• 1.4.2 论文的创新点
• 第2章 智能天线的基础知识
• 2.1 智能天线中的主要假设与信号模型
• 2.1.1 一些主要的假设
• 2.1.2 信号模型
• 2.2 常用阵列及阵列变换
• 2.2.1 常用阵列
• 2.2.2 阵列变换的有关理论
• 2.3 经典DOA估计算法与波束形成技术
• 2.3.1 经典DOA估计算法简介
• 2.3.2 基于信号空间特征的波束形成技术简介
• 2.4 本章小结
• 第3章 二阶矩DOA算法及相应波束形成技术研究
• 3.1 FPMA（the Fast Projection Matrix Algorithm）的原理
• 3.1.1 FPMA算法构成
• 3.1.2 FPMA算法的性能及计算量分析
• 3.1.3 FPMA算法的性能仿真及分析
• 3.2 一种基于虚拟扩展的新非圆DOA算法构成及其求根形式
• 3.2.1 非圆随机变量的定义与性质简介
• 3.2.2 一种新的基于虚拟扩展的非圆DOA算法构成
• 3.2.3 非圆算法的求根形式
• 3.2.4 非圆算法及其求根形式的性能分析
• 3.2.5 非圆算法及其求根形式的性能仿真及分析
• 3.3 FPMA与非圆算法的综合——非圆快速投影矩阵算法
• 3.3.1 NCFPMA算法原理
• 3.3.2 NCFPMA的性能分析
• 3.3.3 NCFPMA算法的性能仿真及分析
• 3.4 基于信号非圆特性的波束形成技术
• 3.4.1 NCBF技术的基本原理
• 3.4.2 NCBF技术的性能分析
• 3.4.3 NCBF技术的性能仿真及分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 四阶DOA算法及相应波束形成技术研究
• 4.1 高阶累积量的定义和性质
• 4.2 四阶算法与相应波束形成技术的研究现状
• 4.2.1 使用四阶累积量切片矩阵的算法
• 4.2.2 基于完全四阶累积量矩阵的算法
• 4.2.3 基于四阶累积量的阵列扩展及盲波束形成
• 4.3 一种基于恒定维数噪声子空间的四阶算法
• 4.3.1 新算法简介
• 4.3.2 新算法的性能分析
• 4.3.3 新算法的性能仿真与分析
• 4.4 一种改进的VMUSIC算法
• 4.4.1 VMUSIC算法简介
• 4.4.2 改进算法的构成
• 4.4.3 改进算法的性能仿真与分析
• 4.5 一种改进的四阶累积量波束形成算法
• 4.5.1 信号模型及CUM2简介
• 4.5.2 改进波束形成算法的提出
• 4.5.3 改进算法的步骤总结及计算量分析
• 4.5.4 改进算法的性能仿真与分析
• 4.6 本章小结
• 第5章 稳定分布及分数低阶算法
• 5.1 稳定分布过程的有关知识
• 5.1.1 稳定分布的定义与性质
• 5.1.2 复SαS随机变量和共变
• 5.1.3 各向同性的复SαS随机数的生成
• 5.2 一种实值的分数低阶算法
• 5.2.1 信号模型与FLOM-MUSIC简介
• 5.2.2 实值算法构成
• 5.2.3 实值算法的性能与计算量分析
• 5.2.4 实值算法的性能仿真及分析
• 5.3 一种基于分数低阶矩的快速DOA算法
• 5.3.1 信号模型与新算法构成
• 5.3.2 新算法的性能及计算量分析
• 5.3.3 新算法的性能仿真及分析
• 5.4 一种基于分数低阶矩的快速实值算法
• 5.4.1 快速实值算法的构成
• 5.4.2 快速实值算法的性能及计算量分析
• 5.4.3 快速实值算法的性能仿真及分析
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科技成果
• 致谢