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信源到达方向(DirectionofArrival,DOA)估计是阵列信号处理中的重要研究课题。传统的DOA估计算法大都针对窄带信号而提出,宽带信号与窄带信号相比,具有所包含信息量大、抗干扰能力强、与噪声相关性小等优点,因而本文主要研究面向宽带信号的DOA估计算法。与此同时,传统DOA估计算法通常需要采集大量的独立快拍数据,这在实际应用中常常不可得,而利用信号的空域稀疏性,可以将压缩感知与稀疏信号重构的理论引入到阵列信号处理中,研究稀疏表示类的高分辨力空间谱估计算法,减少所需的快拍数。除此之外,传统DOA估计算法会受到空域中Nyquist采样定理的限制,要求所采用阵列为满阵,即阵列中相邻两阵元间距满足小于或等于入射信号半波长的条件。而稀疏阵是指阵元间距大于半波长的阵列,在使用相同数目阵元时,与满阵相比,稀疏阵具有更大的阵列孔径和更好的分辨力。基于上述背景,本文研究关于宽带信号的DOA估计问题,重点提出可用于稀疏阵列的稀疏表示类DOA估计算法。宽带阵列信号处理中最常用的方法有非相关信号子空间方法(Incoherent Signal-Subspace Method,ISSM)和相干信号子空间方法(Coherent Signal-Subspace Method,CSSM),其中采用了一种聚焦思想的CSSM类方法由于具有更好的分辨力和较低的计算量而受到了更多关注,但此类算法大都具有需要对信源方位进行预估的局限性。基于此,本文的思路为首先提出一种聚焦方法,该方法继承了CSSM方法中的聚焦思想,但无需角度预估,然后采用窄带的稀疏重构类DOA估计算法来处理聚焦后的数据。本文将上述思路分别实现于线阵和圆阵,对宽带信号做一维或二维的DOA估计。对于线阵,本文在上述无需角度预估的聚焦方法基础上,结合既有的一种基于线阵DOA估计的窄带稀疏方法,提出一种适用于均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA)和稀疏线阵(Sparse Linear Array,SLA)的稀疏宽带DO A估计算法。但与传统意义上的稀疏重构类算法不同,该算法继承了所采用的窄带方法的优点,无需对方位进行栅格离散化,而是基于一种协方差拟合标准直接对信源进行参数估计。仿真结果表明,该算法具有较高的分辨力、较低的信噪比门限,并对相干信源具有较强的鲁棒性。但是线阵仅能做一维DOA估计,对于三维空间中的源定向问题,通常会涉及到二维DOA估计,此时就必须采用平面阵。为此,本文针对平面阵中最常用的圆阵,在上述聚焦方法的基础上,结合一种多频点联合稀疏思想,提出一种可用于均匀圆阵(Uniform Circular Array,UCA)的稀疏算法,用于宽带信号的2D-DOA估计。同时,结合虚拟阵列扩展思想,本文提出一种基于插值阵列技术的新聚焦方法,在将阵列流型矩阵向虚拟阵列扩展的同时,实现不同频点处数据向参考频点处的聚焦,可用于稀疏均匀圆阵(Sparse-Uniform Circular Array,S-UCA)上的 2D-DOA 估计。仿真结果表明,该算法对信噪比的要求不高,可用于相干信源的处理,并且由于采用了插值聚焦方法,可以有效地改善用于稀疏阵列时DOA估计算法的分辨力。