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1、信號(hào)是信息的載荷者、傳送者。自然界和人類社會(huì)中信息的傳輸與交換都是通過信號(hào)這一物理實(shí)體來完成的。自然界里,信號(hào)形式多種多樣,普遍存在的一種信號(hào)模型是高動(dòng)態(tài)信號(hào)。該信號(hào)是寬帶信號(hào)在自然界里普遍存在的一種信號(hào)形式,廣泛的應(yīng)用于通信、生物醫(yī)學(xué)、雷達(dá)等各種領(lǐng)域中。因此該信號(hào)的波達(dá)方向估計(jì)以及其他的參數(shù)估計(jì)是陣列信號(hào)處理中需要解決的共性問題。
二階的動(dòng)態(tài)信號(hào),即Chirp信號(hào),是常見的線性調(diào)頻(Linear FrequencyMod
2、ulated,LFM)信號(hào)。而更高階的動(dòng)態(tài)信號(hào)則是非線性調(diào)頻信號(hào)。目前,多種非線性調(diào)頻信號(hào)的形式已經(jīng)被人們所提出,主要包括多項(xiàng)式相位信號(hào)(PolynomialPhase Signal,PPS)和復(fù)正弦調(diào)頻(Sinusoidal Freqency Modulated,SFM)信號(hào)。這些都是寬帶信號(hào)的典型的信號(hào)模型,隨著該信號(hào)的廣泛應(yīng)用,其波達(dá)方向(Direction OfArrival,DOA)估計(jì)問題也越來越受到人們的普遍關(guān)注。
3、 本文主要針對(duì)高動(dòng)態(tài)信號(hào)的參數(shù)估計(jì)和波達(dá)方向估計(jì)問題進(jìn)行研究,在現(xiàn)有的基本理論和常用方法的基礎(chǔ)上,著重完成以下研究?jī)?nèi)容:
(1)簡(jiǎn)單的介紹高動(dòng)態(tài)信號(hào)的幾種信號(hào)模型,同時(shí)指出本文的研究重點(diǎn)是高動(dòng)態(tài)信號(hào)的處理方法。簡(jiǎn)單介紹高動(dòng)態(tài)信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)涉及的概念、原理與方法及國(guó)內(nèi)外的發(fā)展概況。
(2)為了解決高動(dòng)態(tài)信號(hào)處理的問題,也即寬帶信號(hào)的問題,本文研究了一種寬帶線性調(diào)頻(LFM)信號(hào)的波達(dá)方向(DOA)估計(jì)方
4、法。即采用離散多項(xiàng)式變換(DPT)將寬帶的LFM信號(hào)變換成窄帶的,經(jīng)過變換后,可將其變換成單個(gè)正弦信號(hào)和新的噪聲。這樣可將時(shí)變的方向向量轉(zhuǎn)換為時(shí)不變的方向向量,再采用常規(guī)的窄帶信號(hào)處理算法(多重信號(hào)分類(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法、旋轉(zhuǎn)不變子空間(Estimation of Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算
5、法等)對(duì)信號(hào)進(jìn)行波達(dá)方向估計(jì)。理論分析和仿真結(jié)果表明,該方法能夠精確的估計(jì)信號(hào)的波達(dá)方向;不僅計(jì)算量小,易于實(shí)現(xiàn),而且估計(jì)性能好。
(3)研究了一種寬帶非線性調(diào)頻信號(hào)的DOA估計(jì)算法。該方法首先將非線性調(diào)頻(NLFM)信號(hào)建模為高階多項(xiàng)式相位信號(hào)(PPS)模型,然后通過高階瞬時(shí)矩進(jìn)行多項(xiàng)式相位變換,估計(jì)出高動(dòng)態(tài)信號(hào)的最高階相位系數(shù),從而消除該信號(hào)模型的最高階項(xiàng)。運(yùn)用這種降階的思想把多項(xiàng)式相位信號(hào)變換成線性調(diào)頻信號(hào)。在上述一
6、維的基礎(chǔ)上,對(duì)信號(hào)進(jìn)行波達(dá)方向估計(jì)及其他參數(shù)估計(jì)。
(4)針對(duì)無線電通信領(lǐng)域中經(jīng)常遇到多徑傳輸和反射因素的現(xiàn)象,必須考慮高動(dòng)態(tài)相干信號(hào)源的存在以及寬帶高動(dòng)態(tài)信號(hào)不好處理的問題。研究了一種基于第一類貝塞爾函數(shù)和虛擬陣列相結(jié)合的復(fù)正弦調(diào)頻信號(hào)的波達(dá)方向估計(jì)方法。即采用第一類貝塞爾函數(shù)將相干的復(fù)正弦調(diào)頻信號(hào)分解成一組具有諧波幅度諧波頻率的窄帶信號(hào),經(jīng)過變換后,可將時(shí)變的方向向量轉(zhuǎn)化為時(shí)不變的方向向量。再用虛擬陣列變換法對(duì)相干的窄
7、帶信號(hào)進(jìn)行解相干,解決了常規(guī)多重信號(hào)分類算法,旋轉(zhuǎn)不變子空間等算法不能估計(jì)寬帶信號(hào)、相干信號(hào)的問題。不僅能更準(zhǔn)確的進(jìn)行DOA估計(jì),而且不損失陣列的孔徑,提高了陣元數(shù)的利用率。仿真實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。
(5)針對(duì)SFM信號(hào)在自然界中廣泛存在,但是這方面的研究又相對(duì)較少。目前,現(xiàn)有算法還不完善,或受參數(shù)限制或只能估計(jì)部分參數(shù)。在上面研究DOA估計(jì)的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)用于DOA估計(jì)的方法也能用到該信號(hào)的其他參數(shù)估計(jì)。針對(duì)以上問題
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