低復(fù)雜度的陣列信號(hào)多參數(shù)估計(jì)技術(shù).pdf

1、陣列信號(hào)的多維參數(shù)聯(lián)合估計(jì)是當(dāng)前信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，然而，經(jīng)典的特征子空間類算法由于涉及到陣列協(xié)方差矩陣的估計(jì)及其特征值分解，因而計(jì)算復(fù)雜度較高，尤其是在模型階數(shù)較高的情況下，其運(yùn)算量是相當(dāng)可觀的，難以滿足工程應(yīng)用中實(shí)時(shí)處理的要求。另一方面，為了降低計(jì)算復(fù)雜度，通常將一個(gè)多維的聯(lián)合估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為幾個(gè)獨(dú)立的一維估計(jì)問題，這就需要對(duì)多個(gè)參數(shù)進(jìn)行配對(duì)。本文圍繞以上問題展開了較系統(tǒng)的研究，所作的工作概括如下： 1．系統(tǒng)地闡述

2、了陣列信號(hào)處理的基本理論，包括陣列系統(tǒng)的模型、陣列信號(hào)處理算法對(duì)空間信號(hào)的基本假設(shè)。重點(diǎn)討論了空時(shí)模型下到達(dá)角估計(jì)的Cramer-Rao下界。探討了降維處理的思想和方法。 2．研究了基于波束空間的多參數(shù)估計(jì)技術(shù)。首先研究了基于兩種共形天線陣和相模激勵(lì)的波束空間2-D到達(dá)角估計(jì)算法。重點(diǎn)研究了基于DFT波束空間的2-D到達(dá)角估計(jì)方法，并分析了作進(jìn)一步降維處理的性能。隨后研究了波束空間信號(hào)頻率、2-D到達(dá)角三維參數(shù)聯(lián)合估計(jì)算法，指出

3、了算法的理論與現(xiàn)實(shí)意義。 3．研究了基于傳播算子的多參數(shù)估計(jì)技術(shù)。由于傳播算子是一種線性算子，無需進(jìn)行特征值分解，從而從本質(zhì)上降低了計(jì)算復(fù)雜度。首先回顧了傳播算子方法的基本思想，隨后分別研究了四種多維參數(shù)估計(jì)算法，通過數(shù)值模擬驗(yàn)證了算法的性能，并給出了這幾種算法的若干漸進(jìn)性能比較。 4．提出了四種低復(fù)雜度的多參數(shù)估計(jì)方法。首先較全面地研究了用于降維自適應(yīng)濾波的MSWF技術(shù)，通過理論研究和計(jì)算機(jī)數(shù)值模擬來驗(yàn)證其特性，為后文

4、提出的四種幾種算法提供了理論依據(jù)。隨后分別提出了沒有特征值分解的空-時(shí)譜估計(jì)算法和二維空間譜估計(jì)算法。然后又進(jìn)一步提出了計(jì)算有效的信號(hào)頻率、到達(dá)角聯(lián)合估計(jì)算法和2-D到達(dá)角估計(jì)算法。相比經(jīng)典的特征子空間類的譜估計(jì)，它們均不需要估計(jì)陣列協(xié)方差矩陣和對(duì)其進(jìn)行特征值分解，因此是計(jì)算有效的。通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算和大量數(shù)值模擬驗(yàn)證了算法的有效性， 并指出所提出的算法的應(yīng)用前景。 5.研究了陣列雷達(dá)系統(tǒng)中多維參數(shù)估計(jì)的問題。首先給出了陣列