基于独立分量分析的DOA估计的研究

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智能天线是第三代移动通信系统中的关键技术,也是第四代移动通信系统的研究热点之一。波达方向(direction of arrival, DOA)估计是智能天线的一个重要部分。智能天线通过采用DOA估计技术对用户的空间信息进行估计,能够有选择性地接收或发射位于同一信道中的多路信号,降低信号之间的干扰,从而解决了通信系统频率资源不足的问题,提高了移动通信系统容量和系统服务质量。本文针对智能天线中的波达方向估计问题展开了研究,主要工作如下:首先,介绍了国内外关于智能天线和DOA估计的研究现状及发展趋势,研究了智能天线和独立分量分析(independent component analysis, ICA)的基本原理,并对经典的ICA算法进行了仿真与分析。其次,对一些典型的DOA估计算法进行了仿真研究和性能对比分析。主要研究了两种具有较高分辨率的DOA估计方法:MUSIC算法和ESPRIT算法。然后从不同的角度对两种算法进行了大量仿真实验,分析了两种算法的DOA估计性能。再次,针对经典的DOA估计算法稳健性差的问题,本文提出了一种基于ICA的波束空间DOA估计算法,该算法弥补了传统波束空间DOA估计算法需要预知信号大概来向的不足,并且采用具有三阶收敛速度的复数牛顿迭代方法对代价函数进行优化,提高了收敛速度及算法估计性能。另一方面,针对线阵只能提供180。范围的DOA估计,本文将复数FastICA算法分别用于均匀圆阵及L型阵列,实现了360。范围的方位角和俯仰角的二维DOA估计。仿真研究结果表明,存在入射信号幅相差和阵列误差时,本文提出算法DOA估计效果更好,并且在来波方向接近的时候,可以获得较高精度的估计性能。最后,对本文的研究工作进行了总结,并对未来的研究工作进行了展望。
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