基于子空间分析的DOA估计算法研究

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波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计侧重研究空间中多个传感器阵列构成的处理系统对空间信号参数的估计能力。它的基本目的是确认同时处在空间某一区域内的多个感兴趣信号的空间位置,即各信号到达阵列参考阵元的角度。对DOA估计算法的研究,理论上可以大大提高系统处理带宽内空间信号的角度估计精度,降低信号处理的运行时间。本文重点研究了基于子空间分析的DOA估计算法,旨在提高算法的估计精度及降低算法的运算复杂度,具体研究内容及贡献如下:1.通过数学建模,建立了传感器阵列结构模型及其相应的数学模型,并在此基础上介绍了研究过程中所需的一些理论知识。2.学习研究了常见的子空间类算法,其中包括MUSIC算法,ESPRIT算法及相关改进算法,并对相应的算法进行了MATLAB仿真分析、比较。同时,着重研究了一种快速的子空间算法—PM算法,为后续二维研究做铺垫。3.在相干信源DOA估计上,分析了传统的空间平滑类算法,针对空间平滑类算法不能有效利用阵列孔径的问题,提出了一种改进的矩阵重构算法。在该算法中,我们将阵列接收数据的相关矩阵进行了数据重排并用其构造满秩的Hermitian Toeplitz矩阵来实现解相干。为提高算法的估计精度和降低运算复杂度,算法还引入了共轭重排和实值化思想。MATLB仿真实验结果表明,提出的矩阵重构算法能有效地利用阵列孔径,且相比于空间平滑算法有更优异的估计性能。4.在二维DOA估计上,给出了基于L型阵列模型的ESPRIT算法和PM算法,并与双平行线阵列模型下的ESPRIT算法和PM算法进行MATLAB仿真比较。仿真结果表明,在L型阵列结构模型下的ESPRIT算法具有优异的估计性能,而PM算法则不能得到理想的结果。
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