阵列多参数联合估计算法及应用研究.pdf

南京航空航天大学
博士学位论文
阵列多参数联合估计算法及应用的研究
姓名:许凌云
申请学位级别:博士
专业:通信与信息系统
指导教师:许宗泽
2011-12
摘要南京航空航天大学博士论文阵列多参数估计在通信、雷达、声纳等领域有着广泛的应用。随着阵列多参数估计从理论到实际工程的发展,人们对算法稳健性和估计精度的要求越来越高。本文以提高阵列多参数估计算法的稳健性和估计精度为目标,针对传统的标量传感器阵列、矢量传感器阵列下多信号源多参数联合估计以及双基地雷达中的多目标多参数联合估计展开了研究,取得了一些有意义的成果。论文的主要内容如下:研究了空间二维角度和频率估计算法,本文将平行因子理论应用到阵列信号二维角度和频率估计中,首先针对驼罅刑岢隽嘶谄叫幸蜃尤咝苑纸獾亩嵌群推德使兰扑惴ǎ据阵列接收天线输出构建了一个平行因子三线性模型,通过对该模型三线性分解可以得角度和频率的估计。在此基础上,针对双平行线阵列/面阵结构,提出了一种基于平行因子四线性分解的二维角度和频率联合估计算法。根据阵列输出数据构建一个四线性模型,通过对此模型分解可以得到二维角度和频率估计的参数。基于平行因子技术的参数估计方法是一种迭代算法,不需要特征值分解或奇异值分解,只需要一定的迭代次数算法就能收敛。该方法的优点是无需谱峰搜索,可实现多参数的联合估计与自动配对,与现有的算法进行了比较,具有更高的参数估计精度,而且在小样本数下也能较好的工作。研究了任意声矢量传感器阵列下的角度和频率估计算法,相对于常规标量传感器而言,矢量传感器具备很多优势,可进行多维参数估计,得到更优越的性能。针对任意声矢量传感器阵列下的多参数估计,首先推导了阵列接收信号模型,提出了基于卣蠛推叫幸蜃铀南咝分解的两种多参数估计算法。基于卣蠓ǖ乃惴ň哂屑扑愀丛佣鹊偷挠诺悖墒视糜诙计算复杂度有限制的声源定位场合。而基于平行因子四线性分解的方法无需谱峰搜索,可实现参数的同时估计与配对,与基于平行因子三线性分解的算法和算法进行了比较,具有更高的参数估计精度,为声源定位提供了一种新的选择。研究了双基地雷达多目标的发射角徒邮战联合估计,提出了一种降维惴ā8盟惴ㄊ紫冉ǘ琈算法进行降维处理变成一维ü谱峰搜索得到徊降玫紻方向矢量的估计值,再利用最小二乘法得到墓计。该算法的优点是与二维惴ㄏ啾龋苊饬硕追逅阉鳎丛佣却蟠蠼档停数估计精度与其非常接近:与算法相比,参数估计性能优于算法;估计过程中参数自动配对,还可将该算法扩展到非规则阵列中。研究了双基地雷达驼罅泻途仍舱罅邢露嗄勘甑亩珼和二维牧合估计,由于目前大部分参考文献对双基地雷达中多参数的研究都是针对均匀线阵建模,估计的是一维角度,驼罅心芄兰品轿唤呛脱鼋牵胧导是樾胃=咏>仍舱笠彩
阵列多参数联合估计算法及应用的研究一种常用的阵列,能估计二维角度,由于其方向矢量不具备范得蒙特性,信号处理较为复杂。本文基于驼罅泻途仍舱罅蟹直鹛岢隽嘶谄叫幸蜃蛹际醯亩珼和二维:瞎计算法。该算法利用驼罅械慕峁固氐愫途仍舱蟊旧淼慕峁固氐慵白钚《怂惴ń辛怂维角度的估计。算法的优点是参数估计精度优于算法,并接近克拉美罗界夜计过程中参数自动配对,在小样本数下也能较好的工作。研究了驼罅邢滤ɑ豈状锏亩珼、二维岸嗥绽掌德柿:瞎兰疲出了基于卣蟮亩辔问:瞎兰扑惴ǎ盟惴ɡ肈矩阵法的思想构造矩阵,通过特征参数与估计参数之间关系,推导出了目标四维角度和多普勒频率联合估计公式,并得到闭式解。该算法与算法相比,只需一次特征值分解,计算量降低。随着信噪比的提高,估计性能越来越接近算法,估计过程不需要额外的配对运算就实现了参数的自动配对,并能有效克服空问色噪声的影响,仿真结果验证了算法的有效性。关键词:阵列信号处理;平行因子三线性/四线性分解;二维角度和频率估计;双基地雷达;任意声矢量传感器阵列;卣蠓ǎ唤滴琈算法;;
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南京航空航天大学博士论文:籥衑;
阵列多参数联合估计算法及应用的研究
作者签名:近盔叁承诺书期:S兰:生:本人声明所呈交的博士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽境信凳
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