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常用的BPSK和AM等信号,因其统计特性与其任意旋转的统计特性不同,被称为非圆信号。利用信号的非圆特性可以提高波达方向(DOA)估计算法的性能,是阵列信号处理领域一个新的研究热点。已有非圆信号DOA估计算法难以处理信源个数多于2(M-1)的情况(M为阵元数),均需进行特征分解或奇异值分解从而计算量较大,目前仅有的二维方向估计算法(2D-NC-UESPRIT)只适用于矩形阵列和规则六边形阵列,可处理的信号数及估计精度也有限。本文针对非圆信号DOA估计技术的这些问题展开研究,主要工作概括如下:1.分析了模型误差对非圆信号测向MUSIC算法性能的影响,总结了谱峰搜索类算法性能分析的一般流程。2.将信号的非圆特性与高阶累积量相结合,提出了基于任意偶数阶累积量的非圆信号方向估计MUSIC算法(NC-2_q-MUSIC),给出了基于均匀线阵的简化算法,并分析了模型误差对NC-2_q-MUSIC算法性能的影响。NC-2_q-MUSIC算法可对多于2(M-1)个信号进行DOA估计,其分辨力、估计精度以及对模型误差的稳健性均优于同阶的传统MUSIC算法,而且阶数越高性能越好,同时对模型误差也越不敏感。3.针对已有非圆信号DOA估计算法计算量较大的问题,将信号非圆特性应用于传播算子方法,提出了非圆信号DOA估计的扩展传播算子算法(EPM),并分析了其渐近性能。EPM具有与NC-MUSIC算法相同的渐近性能,虽然在低信噪比和小快拍数下性能略逊于NC-MUSIC算法,但通过适当过估计信源个数可以提高算法性能,达到与NC-MUSIC算法相当的水平。给出了EPM算法的实值实现方法,其计算量只有复算法的四分之一。4.基于双平行线阵提出了非圆信号二维方向估计RARE(2D-NC-RARE)算法,基于L形阵提出了非圆信号二维方向估计参数加权算法(NC-PWM),并分析了两种算法的渐近性能。这两种算法利用特殊的阵列结构,将多维搜索转换为一维搜索或求根,估计得到的二维方向自动配对。与目前仅有的非圆信号二维方向估计算法——2D-NC-UESPRIT算法相比,在可分辨信号数和估计精度等方面,这两种算法均具有较优的性能。