阵列信号多参量联合估计技术研究

来源 :电子科技大学 | 被引量 : 57次 | 上传用户:huawei_2009
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频率、二维到达角和极化以及其它参量是空间传播电磁波的重要特征,是认识空间电磁波中所携带信号的重要参量,因此,利用阵列天线对包括频率、二维到达角和极化等参数的联合估计成为电子战中更好地了解周围情况和保护自己的先决条件,在诸如引导干扰、有源隐身、电磁伪装等电子对抗领域内得到了广泛的应用。随着科技的不断发展,多参量估计正在通信、导航和地质勘探等应用领域越来越多地得到重视,成为一个极为引人注目的研究课题。当前,信号环境日益复杂,信号形式多样,信号密度日渐增大,信号频率分布范围不断拓宽,使信号在空域和频域上分布范围和密度大大增加。这就要求同时对宽频段广空域内多个辐射源的频率、到达角和极化等信号参量具有高精度、高分辨力的估计能力。 本文首先针对最常用的极化敏感天线——三偶极子天线,建立了多信号频率、二维到达角和极化联合估计的基本假设和一般信号模型。并在此基础上,分别提出了用平面阵和L阵和ESPRIT算法实现频率、二维到达角和极化的联合估计的新方法。得出了两种估计方法有相似的参数估计精度,而L阵则更具有结构简单,阵列冗余度较小得结论。 以上两种方法均在高斯白噪声环境下研究,这些方法在高斯色噪声环境下的参数估计性能将大大下降,甚至失效。而在实际的信号环境中,不可避免地常常遇到高斯色噪声环境。高阶累积量在信号处理领域的应用为这一问题提供了新的处理工具。本文在总结了高阶累积量在参数估计方面的应用的基础上,提出了利用四阶累积量ESPRIT算法联合估计信号频率、二维到达角和极化的方法。此方法的优点是不仅可以应用在任意高斯噪声环境下,而且可应用于任意排列的偶极子对阵列,放宽了对阵列结构的要求。其缺点是计算量较大,估计精度较基于二阶统计的TLS-ESPRIT算法稍差。 为了适应当前侦察接收机的宽频段实际应用要求,利用严重欠采样技术和非均匀L型阵列,本文第七章提出了适用于2~18G的宽频段范围的频率、二维到达角和极化参量联合估计算法。着重分析频率和二维到达角的解模糊算法,通过增加算法上的复杂性,放宽对阵列结构和信号处理的要求,使算法更加实用化。计算机模拟结果证实了该算法得有效性。 与其大多数参数估计方法相比,ESPRIT算法具有计算量小,估计精度高的特点,但由于ESPRIT每估计一个参量,就需要一对完全相同的子阵,因此算法对阵列及其通道一致性要求较高。因而,对阵列误差分析尤为重要。论文第八章建立了基于ESPRIT算法的频率、二维到达角和极化联合估计算法的阵列误差模型,分析了基于理想阵列的算法在阵列误差情 电子科技大学槽土论文一况下的参数估计性能,得出了频率,二维到达角和极化联合估计算法中各参量的估计方差。计算机仿真结果表明,理论推导结果和计算机模拟结果基本吻合。 综上所述,论文的主要创新点集中在以下几个方面: 门)提出了频率、二维到达角和极化估计的信号模型; (2)提出了基于均匀平面阵的多参量联合估计算法; (3)提出了基于L型阵列的多参量联合估计算法: N)提出了应用于任意高斯噪声和基于任意形式阵列的多参量联合估计算法: (5)提出了应用于2-18G N段的基于非均匀阵列的联合估计及解模糊算法。 (6)提出了存在阵列误差环境下的频率、二维到达角和极化估计的信号模型,并对阵 列误差对各参数估计的影响做了分析。
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