【摘 要】
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近年来,高速铁路技术飞速发展,全世界的高铁建设进入快速增长新阶段。由于高铁运行所处的电磁环境具有开放性,空中接口容易被干扰信号影响;同时随着铁路沿线的建设发展,铁路周边电磁环境日益复杂,铁路移动通信系统受到干扰的情形时有发生,因此针对铁路移动通信系统进行干扰检测极为重要。但是到目前为止,缺乏适用于高速铁路动态场景的干扰测向算法研究,因此开展铁路动态场景下信号波达方向（Direction of Ar
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近年来,高速铁路技术飞速发展,全世界的高铁建设进入快速增长新阶段。由于高铁运行所处的电磁环境具有开放性,空中接口容易被干扰信号影响;同时随着铁路沿线的建设发展,铁路周边电磁环境日益复杂,铁路移动通信系统受到干扰的情形时有发生,因此针对铁路移动通信系统进行干扰检测极为重要。但是到目前为止,缺乏适用于高速铁路动态场景的干扰测向算法研究,因此开展铁路动态场景下信号波达方向（Direction of Arrival,DOA）实时跟踪具有重要意义。本文在高速铁路场景中开展了DOA跟踪估计算法的研究,主要工作如下:（1）由于多径效应,阵列接收信号多为相干信号。接收数据的协方差矩阵无法正确分解为信号子空间和噪声子空间。此外,在单射频链天线阵列中,天线处的接收信号不直接发送到接收器,无法得到多信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）算法中必不可少的空间协方差矩阵。本文通过构造解相干子阵列以及重构协方差矩阵,使得MUSIC算法成功应用于单射频链天线阵列中相干信源的DOA估计。仿真结果表明,在单射频链路圆阵中,所提算法在相干信源的DOA估计精度方面优于现有算法。（2）对于高铁动态场景,阵列接收信号的角度随时间快速改变,现有的DOA估计方法由于巨大的计算负担而不适用于高速铁路系统的DOA跟踪。本文将卡尔曼滤波与正交压缩近似投影子空间跟踪（Orthogonal Projection Approximation Subspace Tracking of deflation,OPASTd）算法结合,提出基于卡尔曼滤波的OPASTd算法,在估计角度的同时进行数据关联,实现动态环境中阵列接收信号DOA的准确跟踪。仿真结果表明,本文提出的算法比OPASTd算法具有更好的跟踪能力。
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