阵列信号处理相关技术研究

论文摘要

通过传感器阵列或者是天线阵列把时域采样变成时空采样,将时间频率变成空间频率（角度）,从而将时域信号处理的许多理论成果推广到空域,开辟了信号处理的一个新领域-阵列信号处理。随着微电子技术、数字信号处理技术、并行处理技术的迅猛发展,阵列信号处理的理论和应用也得到了一定发展,与此相关的研究工作不断发展与深入,其应用范围也不断扩大。利用空时联合自适应阵列信号处理技术,针对面阵天线测向系统的特点,本文对以下内容进行研究并提出了一些解决的方案:研究宽带阵列通道自适应数字均衡技术,给出了通道自适应均衡方案;研究宽带空时联合降维技术,给出一种基于硬件结构的降维方法;研究二维空间高分辨率技术,给出改进的MUSIC算法实现高精度测向并实现对相干信号测向以及弱信号的提取,以及DOA估计算法的快速实现,给出一种基于频率和角度级联估计的方案实现宽频段的参数估计;研究高速数据传输、多通道数据同步技术,设计高速A/D采样及数据传输模块、统一的采样时钟模块实现数据的高速传输及多通道的数据同步。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1. 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 阵列信号处理研究历程
• 1.3 军事需求分析
• 1.4 国内外研究现状
• 1.5 本文研究内容和提出的方案
• 2. 宽带阵列通道自适应数字均衡及空时降维技术
• 2.1 接收通道幅相不一致的原因及其对系统性能的影响
• 2.1.1 接收通道幅相不一致的原因
• 2.1.2 接收通道幅相不一致对系统性能的影响
• 2.2 通道的自适应均衡
• 2.2.1 通道均衡原理
• 2.2.2 通道校正的方法
• 2.3 自适应均衡算法
• 2.3.1 常用的自适应算法
• 2.3.2 最小二乘拟合算法原理
• 2.3.3 滤波器系数的确定方法
• 2.3.4 本文采用的阵列通道数字自适应均衡方法
• 2.4 宽带自适应空时联合降维技术
• 2.4.1 空时二维自适应（STAP）降维处理原理
• 2.4.2 本文采用的降维方案
• 3. 高分辨率DOA技术
• 3.1 子空间类算法
• 3.1.1 MUSIC算法
• 3.1.1.1 MUSIC算法原理
• 3.1.1.2 MUSIC算法步骤
• 3.1.1.3 MUSIC算法仿真
• 3.1.2 ESPRIT算法
• 3.1.2.1 原理介绍
• 3.1.2.2 ESPRIT算法流程图
• 3.1.2.3 ESPRIT算法仿真
• 3.1.3 MUSIC算法与ESPRIT算法比较
• 3.2 空间平滑法
• 3.2.1 空间平滑技术原理
• 3.2.2 前向空间平滑法
• 3.2.3 前后向空间平滑法
• 3.3 改进的MUSIC算法
• 3.3.1 改进的MUSIC算法原理
• 3.3.2 改进的MUSIC算法仿真
• 3.4 DOA估计算法的快速实现
• 3.4.1 协方差矩阵估计的并行处理
• 3.4.2 特征值分解
• 4. 宽带空间谱估计
• 4.1 非相干信号子空间方法
• 4.2 相干信号子空间方法
• 4.3 空时二维谱估计技术
• 4.3.1 空域与时域处理的等效性
• 4.3.2 空间二维到达角的估计
• 4.3.3 频率和二维到达角的联合估计
• 4.4 本文基于频率和角度级联的估计方案
• 5. 高速数据传输、多通道数据同步设计
• 5.1 信号处理机
• 5.2 统一采样时钟模块
• 5.3 A/D采样及数据传输模块
• 5.4 信号处理模块
• 6. 结束语
• 致谢
• 参考文献