稀疏阵DOA估计及模糊特性研究

摘要

DOA(direction of arrivals)估计是阵列信号处理的一个重要研究领域。和具有相同数目的常规阵列相比，稀疏阵具有更大的阵列孔径和高的空间分辨率等优点，但是稀疏阵会产生模糊角。
　　本论文正是针对上述问题，作了创新性和探索性的研究，主要内容有：
　　1、提出了一种虚拟阵估计 DOA算法。一方面，对阵列接收数据进行组合运算得到被称为“虚拟阵”的协方差矩阵；另一方面，假设存在一组DOA，则利用该组DOA估计信源协方差，并计算虚拟阵的对应于该组DOA的数据协方差，最后分别把这两个协方差映射为两个矢量，并把这两个矢量的夹角余弦做为估计函数，采用遗传算法对该函数进行全局优化。理论分析和仿真表明该算法具有较高的估计精度，无论信源是否相干，或者阵列是均匀阵或稀疏阵，该算法都表现出良好的性能。
　　2、提出了一种改进的虚拟阵估计 DOA算法。改进的算法把多维全局优化转化为多个一维全局优化，大大减少了虚拟阵估计算法的计算量。并且考虑了虚拟阵估计算法和拟 Newton算法结合的问题，即把虚拟阵估计结果做为初值，用拟Newton算法对虚拟阵估计函数做最后一次优化，则可以进一步提高该类算法的估计精度。
　　3、提出了一种基于MUSIC(Multiple Signal Classification)的消除稀疏阵模糊角算法。该算法由两步组成，首先用MUSIC法估计出所有DOA值，即虚假的DOA值和真实的 DOA值，然后把所有估计 DOA值带入一个代价函数并用拟 Newton算法或粒子群交换(PSO)算法估计相应的功率。和真实信号的功率相比，虚假信号的功率很小甚至趋近于0。由此很容易把虚假DOA和真实DOA区分开。理论分析证明了这种方法是可行的，仿真证明了这种方法是有效的。
　　4、提出了一种用介质基片法消除稀疏阵模糊角的思想。稀疏阵模糊角的方向矢量是部分或全部真实DOA方向矢量的线性组合，这种线性关系造成了稀疏阵的模糊特性。当在阵列的部分阵元前端放置一些参数彼此不同的介质基片时，加有介质片阵元的等效位置会随入射角的不同而变化，而这种等效位置的变化等价于在原来的方向矢量的相应分量上引入了相位因子，该相位因子破坏了原来方向矢量之间的线性关系，因此虚假信号的MUSIC谱峰将会消失或者与原来的位置不再重叠。本文考察了两种形式的介质基片：平板和半球形。理论分析和仿真表明：该算法不仅能消除复杂模糊特性，而且也能消除模糊角度位于??0?,180?的一般模糊特性。
　　5、本文分析了加有介质基片的稀疏阵的模糊特性，并且证明了当在部分阵元或全部阵元前添加不同的介质片时，该稀疏阵不存在模糊特性问题。
　　本文提出的 DOA估计算法可以应用于任意阵列结构的信源非相干或相干情形，具有广泛的实用前景。同时本文提出的消除稀疏阵模糊特性的算法具有良好的性能，为在实际应用中解决稀疏阵的模糊特性提供了一个有效途径。当在部分阵元或全部阵元前放置介质片时，该稀疏阵不存在模糊特性的结论为设计无模糊的稀疏阵提供了理论基础。

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第一章 引 言

1.1 研究背景及意义

1.2 研究历史和现状

1.3 本文主要创新点

1.4 本文的组织结构

第二章 阵列DOA估计基础

2.1 引言

2.2 数学模型

2.3 非相干源MUSIC算法

2.4 相干源MUSIC算法

2.5 仿真实例

2.6 本章小结

第三章 虚拟阵估计算法

3.1 引言

3.2 算法原理

3.3 遗传算法

3.4 仿真实例

3.5 本章小结

第四章 改进的虚拟阵估计算法

4.1 引言

4.2 拟Newton算法

4.3 虚拟阵和拟Newton算法的结合

4.4 改进的虚拟阵估计算法

4.5 仿真实例

4.6 本章小结

第五章 稀疏阵模糊特性研究

5.1 引言

5.2 流型曲线的微分几何分析

5.3 模糊特性分类

5.4 模糊集

5.5 均匀剖分模糊

5.6 非均匀剖分模糊

5.7 本章小结

第六章 功率估计去模糊算法

6.1 引言

6.2 基于MUSIC的功率估计

6.3 虚拟阵功率估计

6.4 本章小结

第七章 基于介质基片的去模糊算法

7.1 引言

7.2 平板介质基片

7.3 半球形介质片

7.4 性能分析

7.5 本章小结

第八章 总结和展望

8.1 全文总结

8.2 下一步研究工作展望

致谢

参考文献

攻博期间取得的研究成果