基于HAM的短波相干信号DOA估计方法研究

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《大规模MIMO系统宽带信号DOA估计算法研究》范文

《大规模MIMO系统宽带信号DOA估计算法研究》范文

《大规模MIMO系统宽带信号DOA估计算法研究》篇一大规模MIMO系统宽带信号DOA估计算算法研究一、引言随着无线通信技术的快速发展,大规模MIMO(Multiple Input Multiple Output)系统因其能显著提高系统容量和频谱效率而备受关注。

在这样的大规模MIMO系统中,宽带信号的到达方向(DOA,Direction of Arrival)估计是一个重要的研究方向。

本文旨在研究大规模MIMO系统宽带信号的DOA估计算法,以提高信号处理的准确性和效率。

二、研究背景DOA估计是指从接收到的信号中确定信号的来源方向。

在大规模MIMO系统中,由于有多个天线和多个信号源,因此需要一种高效的DOA估计算法来提高系统的性能。

然而,在宽带信号处理中,由于信号的频率分量和多径效应的存在,使得DOA估计的难度增加。

因此,研究大规模MIMO系统宽带信号的DOA 估计算法具有重要的理论和实践意义。

三、算法研究针对大规模MIMO系统宽带信号的DOA估计问题,本文提出了一种基于空间平滑和频域分析的联合DOA估计算法。

该算法主要包括两个部分:空间平滑处理和频域分析。

首先,我们利用空间平滑技术对接收到的信号进行预处理。

通过利用多个天线的接收数据,我们构造一个协方差矩阵,并通过空间平滑处理来抑制噪声和多径效应的影响。

这一步是必要的,因为噪声和多径效应会严重影响DOA估计的准确性。

其次,我们利用频域分析技术对预处理后的信号进行DOA 估计。

我们采用多频带处理的方法,将宽带信号分成多个子频带进行处理。

在每个子频带上,我们使用传统的DOA估计算法(如MUSIC、ESPRIT等)进行估计。

然后,我们将每个子频带的DOA估计结果进行融合,得到最终的DOA估计结果。

四、算法性能分析我们对所提出的算法进行了性能分析。

首先,我们通过仿真实验验证了算法在各种条件下的性能表现。

实验结果表明,我们的算法在噪声和多径效应的影响下,仍然能够准确地估计出信号的DOA。

一种相干信号DOA估计的新方法研究_宋洪涛-哈尔滨工程

一种相干信号DOA估计的新方法研究_宋洪涛-哈尔滨工程
k =1
- k +1 ) A H +σ2 I R s (D M
3 基于扩展卡尔曼滤波的 DOA 估计
3. 1 扩展卡尔曼滤波算法的原理

p k =1
பைடு நூலகம்
Rs = A
( k - 1)
p
k =1 - k +1

D
R sD
A
+
I M
式中 , R fs =
1
p
∑D
R sD
称前向平滑的信号的协方差
矩阵 , 如果子阵阵元数目 m ≧ N , 则当 P ≧ N 时 R fs 是满秩 的 [9 ] 。 2. 2 DOA 估计的 M US IC 算法 MUSI C 算法可以总结为 5 步 : 1 ) 收集输入样本 up , p = 0, 1, …P - 1, 估计输入协方差矩
第 26 卷 第 8期 文章编号 : 1006 - 9348 ( 2009) 08 - 0291 - 04
计 算 机 仿 真
2009 年 8 月
一种相干信号 DOA 估计的新方法研究
宋洪涛 ,赵 琳 ,赵 欣 ,丁继成
(哈尔滨工程大学自动化学院 ,黑龙江 哈尔滨 150001)
( 8) K ( k ) = P ( k / k - 1 ) H [ HP ( k / k - 1 ) H + R ( k ) ] P ( k / k ) = P ( k / k - 1 ) - K ( k ) HP ( k / k - 1 ) P ( k / k + 1 ) = F ( k,ξ ^ ( k / k ) ) P ( k / k ) F ( k,ξ ^( k / k ) )
应用卡尔曼滤波进行最优估计广泛引用于船用惯性导 航 ,飞行器导航和 GPS/ I N S组合导航等领域 , 对于不同的应 用环境需要建立不同的状态方程和观测方程模型 。扩展卡 尔曼滤波方法作为非线性系统的滤波方法被广泛应用 ,针对 不同的实际问题有多种算法 。扩展卡尔曼滤波的基本原理 是在离散的时间点 , 把系统的非线性状态方程线性化 , 再利 用线性卡尔曼滤波算法 。 对于如下非线性离散时间系统 [ 10 ] ξ( k + 1 ) = f ( k,ξ( k ) ) +W ( k ) ( 5)

DOA估计算法综述

DOA估计算法综述

DOA估计算法综述导向到达角(Direction of Arrival, DOA)估计是信号处理中一项重要的任务,它用于确定信号源的方向,广泛应用于无线通信、雷达、声学等领域。

在DOA估计中,主要的挑战是通过接收阵列的测量数据推断信号源的到达方向。

本文将对DOA估计算法进行综述,包括基于子空间和非子空间的算法。

基于子空间的DOA估计算法是最早应用于DOA估计的方法之一,它基于信号子空间和噪声子空间的分解来估计DOA。

其中,最著名的算法为MUSIC算法(Multiple Signal Classification),它通过对数据进行奇异值分解(SVD)得到信号子空间和噪声子空间,然后通过计算信号子空间与噪声子空间的角度来估计DOA。

MUSIC算法在低信噪比条件下有较好的性能,但在高噪声情况下容易受到干扰,且计算复杂度较高。

为了解决计算复杂度高的问题,提出了快速MUSIC算法(F-MUSIC)和加权MUSIC算法(W-MUSIC)等改进算法。

非子空间的DOA估计算法主要是基于滑窗和特定统计模型进行DOA估计。

基于滑窗的算法包括波达法(Beamforming),它通过将接收阵列的信号合成一个波束,使得波束指向信号源的方向来估计DOA。

波达法在较高信噪比情况下具有较好的性能,但在多源信号和近场源情况下容易出现混淆。

特定统计模型的DOA估计算法包括最大似然法(Maximum Likelihood, ML)和最小二乘法(Least Squares, LS)等,它们通过建立合适的统计模型来估计DOA。

最大似然法和最小二乘法能够达到较高的精度,但计算复杂度较高。

除了子空间和非子空间的算法,还有一些其他的DOA估计算法。

例如,一些基于神经网络的算法可以通过训练神经网络来对DOA进行估计。

此外,基于压缩感知理论的DOA估计算法也具有较高的估计精度。

压缩感知理论可以通过融合多个传感器的测量数据来提高DOA估计的性能。

基于信号先验信息的DOA估计算法研究硕士学位论文 精品

基于信号先验信息的DOA估计算法研究硕士学位论文 精品

硕士学位论文基于信号先验信息的DOA估计算法研究RESEARCH OF DOA ESTIMATION ALGORITHMS BASED ON PRIORI KNOWLEDGE OF SIGNALS国内图书分类号:TN974 学校代码:10213 国际图书分类号:654.1 密级:公开工学硕士学位论文基于信号先验信息的DOA估计算法研究硕士研究生:导师:申请学位:工学硕士学科:信息与通信工程所在单位:信息与电气工程学院答辩日期:授予学位单位:Classified Index: TN974U.D.C: 654.1Dissertation for the Master Degree in EngineeringRESEARCH OF DOA ESTIMATIONALGORITHMS BASED ON PRIORI KNOWLEDGE OF SIGNALSCandidate:Yang LeiSupervisor:Prof.Mao XingpengAcademic Degree Applied for:Master of Engineering Speciality:Information and CommunicationEngineeringAffiliation:School of Information andElectrical EngineeringDate of Defence:June, 2013Degree-Conferring-Institution:Harbin Institute of Technology摘要随着通信技术的发展,作为阵列信号处理领域的一个重要分支,DOA估计技术的研究已经取得了巨大的进步。

传统的DOA估计技术在对来波信号完全未知的情况下就可以实现波达角度的估计检测。

近些年来,DOA估计技术的应用不仅局限在导航定位、电子侦查与对抗等军事领域。

在许多民用应用领域,如机电测量、生物医学等方面也取得了广泛的应用。

不同信号的DOA估计算法比较

不同信号的DOA估计算法比较

不同信号的DOA估计算法比较陈富琴;周渊平【摘要】波达方向(Direct of Arrival,DOA)估计技术渐渐成为移动通信中的研究热点,当用户的信号方向未知时,可以根据经典算法多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)和旋转不变技术信号参数估计(Estimating Signal Parameters Viarotational Invariance Techniques,ESPRIT)等方法估计信号DOA.针对不同的信号采取不同的算法分析.对窄带信号,从信噪比、阵元数、快拍数等不同情况下对TLS-ESPRIT算法和MUSIC算法进行了仿真实验,并比较了TLS-ESPRIT算法与MUSIC算法的DOA性能.对宽带信号,主要重点分析了基于非相干信号处理算法(Incoherent Signal-subspace Method, ISM)的两种改进的方法,对低信噪比子带赋予低权重或舍弃.通过仿真实验,证明了改进算法的优越性,同时对两种改进算法的使用场合作了简单的分析.%Direction of arrival(DOA) estimate has become the key issues in mobile communication.When the user's signal direction is unknown,it is feasible to estimate signal DOA by the multiple signal classification (MUSIC) algorithm and estimating signal parameters viarotational invariance techniques (ESPRIT) algorithm.It takes different methods to analyse different signals.For narrow-band signal, the various factors affecting the MUSIC algorithm, such as the signal to noise ratio,array element number, and the number of snapshots,are analyzed by experiments.So does ESPRIT algorithm.It also makes comparison and analysis betwen MUSIC and TL-ESPRIT algorithms.For wide-band signal, this paper studies the DOA estimation with emphasis on incoherent signal-subspace processing method which the narrow sub-band signals with lowsignal-to-noise ratios are slightly weighted or discarded.Through simulation experiments, the advantages of the improved algorithms are demonstrated.Furthermore the applications for the two improved algorithms are analyzed.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)010【总页数】5页(P61-64,69)【关键词】DOA;MUSIC算法;窄带信号;宽带信号【作者】陈富琴;周渊平【作者单位】四川大学电子信息学院 ,四川成都610065;四川大学电子信息学院 ,四川成都610065【正文语种】中文【中图分类】TN911近年来,用阵列信号处理技术实现对信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计成为了研究热点。

相干信源波达方向估计算法研究的开题报告

相干信源波达方向估计算法研究的开题报告

相干信源波达方向估计算法研究的开题报告一、研究背景和意义:在无线通信领域中,波达方向估计(DOA)是一个非常重要的问题。

如何准确地估计目标信号来源的方向,对于许多无线通信应用来说都具有重要意义,如无线通信、雷达系统、无线定位等等。

在多种无线通信系统中,对于相干信源的DOA估计尤为关键,如Radar系统、 Puls-On-Demand超宽带雷达系统,以及语音识别、音频信号处理等领域。

但是,由于相干信源波达方向估计技术难度大、算法复杂度高等因素,目前仍然存在一定的问题和挑战。

二、研究目的:为解决相干信源波达方向估计问题,本研究旨在提出一种高效准确的相干信源波达方向估计算法,以满足不同应用场景的实际需求。

三、研究内容:1. 相关文献综述:详细分析和总结现阶段相关研究文献,对已有的DOA估计算法进行一定的归纳和总结,从而确定本研究的具体研究方向。

2. 研究方案设计:基于对现有文献的分析和总结,设计出一种高效准确的相干信源波达方向估计算法。

该算法将结合数组信号处理、自适应滤波等技术手段,以达到准确估计相干信源波达方向的目的。

3. 算法模拟与仿真:利用MATLAB等相关工具,对已设计的相干信源波达方向估计算法进行模拟和仿真,验证算法的正确性和稳定性。

同时,与现有的相关算法进行对比分析,评价所设计算法的优点和不足之处。

4. 实验验证:选取合适的实验环境,利用实现的算法对实验数据进行处理,验证算法实际应用性能。

通过实验数据结果的分析,对所设计算法的实际效果进行评估。

四、研究难点及解决方案:本研究的难点在于如何准确地估计相干信源的波达方向。

这需要采用一些复杂的算法,并采用一些高效的信号处理技术。

针对这一难点,本研究将结合数组信号处理、自适应滤波等技术手段,提出一种能够达到准确估计相干信源波达方向的高效算法。

五、研究预期成果:本研究将提出一种能够有效解决相干信源波达方向估计问题的高效算法。

通过算法模拟与仿真,以及实验验证,验证算法的正确性和实用性。

宽带相干信号doa和极化参数联合估计方法

宽带相干信号doa和极化参数联合估计方法

宽带相干信号doa和极化参数联合估计方法
哎呀,这可是个大课题啊!今天我们就来聊聊宽带相干信号doa和极化参数联合
估计方法。

咱们得明白什么是doa啊。

doa,就是分布式孔径声源定位,就是说我们通
过信号来定位那个发出声音的家伙在哪里。

而极化参数呢,就是指信号的振动方向。

这两者结合在一起,就能帮助我们更准确地找到那个声音的来源了。

咱们先来看看怎么估计doa吧。

有几种方法,比如MUSIC、ESPRIT等等。

这些
方法都是基于信号之间的相关性来判断哪个方向的信号更强,从而推断出声源的位置。

这些方法都有一个共同的问题,就是它们只能处理有限数量的信号,而且对于非对称阵列,它们的效果就会大打折扣。

有了极化参数之后,我们又该如何利用它们呢?其实很简单,我们只需要将极化参数加入到doa估计的过程中即可。

这样一来,我们就可以同时考虑信号的方向和强度了,从而提高估计的准确性。

不过,要想让这个方法真正发挥作用,还需要解决一个问题,那就是如何准确地估计极化参数。

这个问题并不容易解决,因为极化参数受到很多因素的影响,比如信号传播路径的变化、接收器的偏置等等。

只要我们能够找到一种有效的方法来估计这些参数,就可以大大提高doa估计的精度了。

宽带相干信号doa和极化参数联合估计方法是一个非常有前景的研究方向。

它可
以帮助我们更好地理解声波在复杂环境中的传播规律,从而为实际应用提供更加准确的数据支持。

希望未来的科学家们能够在这个问题上取得更多的突破!。

DOA估计算法

DOA估计算法

阵列信号处理中的DOA估计算法摘要:本文简要介绍了阵列信号处理的基本知识和其数学模型,并且对阵列信号处理中很重要的来波方向(DOA)估计方法进行了比较,主要包括古典谱估计方法、Capon最小方差法、多重信号分类(MUSIC)算法以及旋转不变因子空间(ESPRIT)算法。

通过这些算法的介绍和比较,我们可以很方便地在不同的情况下选择不同的算法去对信号的来波方向进行估计。

关键词:阵列信号处理;来波方向(DOA);MUSIC;自相关矩阵;特征分解;ESPRIT DOA Estimation Algorithms in Array Signal Processing Abstract:In this paper, we have introduced the basic knowledge and data model of array signal processing and have compared many DOA estimation methods in array signal processing,which included classical spectrum estimation method、Capon minimum variance method、MUSIC method and ESPRIT method。

Through the introduction and comparison of these algorithms,we can choose different algorithm to estimate the DOA of signal in different situation,conveniently。

Key word s:array signal processing;DOA;MUSIC;self-correction matrix;eigendecomposition;ESPRIT1.引言近几十年来,阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支,在声纳、雷达、通信以及医学诊断等领域得到了相当广泛的应用和发展。

相干信源稳健的DOA估计算法研究的开题报告

相干信源稳健的DOA估计算法研究的开题报告

相干信源稳健的DOA估计算法研究的开题报告一、选题背景随着无线通信技术的不断发展,方向性较强的天线在无线通信中的应用越来越广泛,尤其是对于移动通信领域中的室外小区覆盖和定位等需求。

在多天线阵列中通过方向性天线接受多个信号,可以对信号参数进行估计,如信号到达角度(DOA)估计,也就是确定信号的源头位置,进而实现位置定位和跟踪等功能。

相干信源的DOA估计问题一直是无线通信领域中的研究热点,吸引了大量的学术和工业界的关注。

特别是在使用多个天线进行接收时,要求对于角度、距离等参数的估计达到更高的精度和实时性,这就要求 DOA 估计算法必须具有高精度和鲁棒性。

因此,本文将研究相干信源稳健的DOA估计算法,并探讨其在无线通信领域中的应用。

二、研究目标本文的研究目标是设计一种相干信源稳健的 DOA 估计算法,以提高DOA估计算法的精度和鲁棒性,使其在无线通信系统中具有更广泛的应用前景。

具体研究目标如下:1.研究相干信源DOA估计的基本原理和方法,比较常用的 DOA 估计算法,包括经典的 MUSIC 算法、ESPRIT 算法、ROOT-MUSIC 算法以及其它算法。

2.分析不同领域的 DOA 估计算法优缺点,探讨如何提高算法的精度和鲁棒性,为相干信源 DOA 估计算法的研究提供基础。

3.设计一种相干信源稳健的 DOA 估计算法,其特点是具有鲁棒性,在噪声环境下也能保证估计精度;并尝试改进传统算法,提高其性能。

4.在MATLAB平台上进行算法仿真和分析,验证算法设计的正确性和有效性,并与其他常用算法进行比较分析。

三、研究内容1.相干信源DOA估计的基本原理和方法(1) DOA 估计的数学模型(2) 常见的 DOA 估计算法2.不同领域的 DOA 估计算法优缺点分析(1) 传统算法(2) 基于深度学习的算法(3) 其他算法3.设计相干信源稳健的 DOA 估计算法(1) 模型建立(2) 算法设计(3) 性能评估(4) 算法改进4.算法仿真和分析(1) MATLAB 平台下仿真实现(2) 算法性能对比分析四、研究意义本文的研究成果将有益于以下方面:(1) 在无线通信系统中提高 DOA 估计的精度和鲁棒性。

DOA估计算法综述

DOA估计算法综述
5
e
j
e
jw
d sin c
e
j 2
d sin f f 0
其中, f 0 是中心频率。 对于窄带信号, 相位差 e 术的基本原理。 四、DOA 估计前景展望
j 2
d sin

, 为信号波长。
因此只要知道信号的相位延迟, 即可求出信号的来向, 这就是空间谱估计技
2
中得到应用。 1967 年,Burg 提出了最大嫡谱估计方法,开始了现代谱估计的研究, 这类方法包括最大嫡法、AR, MA, ARMA 模型参量法、正弦组合模型法等 等。上述方法都具有分辨率高的优点,但它们的运算量都很大。 对 DOA 估计研究具有划时代意义的是上世纪 70 年代末子空间类方法 的出现,其最早也是最具代表性的方法是多重信号分类 (MUSIC: multiple signal classification)方法[5]。 子空间类方法利用对阵列输出数据进行奇异值分 解 ( SVD: singular value decomposition) 或 者 特 征 分 解 (EVD: eigenvalue decomposition )获得的信号子空间与噪声子空间的正交性获得空间伪谱以进 行 DOA 估计,开启了阵列信号处理超分辨测向的新时代。除了 MUSIC 以 及如 Root-MUSIC,MD-MUSIC,传播算子法等相应的改进算法,ESPRIT (estimation of signal parameters via rotational invariance )方法 [6] 是另一类重要 的子空间方法,这类方法利用信号子空间的旋转不变性进行 DOA 估计,适 用于阵列构型中存在多个相似结构的情况。以 MUSIC 为代表的特征结构分 析法,具有很好的角度分辨能力。在一定的条件下,MUSIC 算法是最大似 然法的一种一维实现,具备与最大似然法相近的性能。在这一点上 MUSIC 算法超过了其它算法,受到广泛的重视;其弱点是运算量偏大。ESPRIT 算法 及其改进算法,如 TLS-ESPRIT, VIA-ESPRIT, GEESE 等,都有较好的分辨 率。更重要的是这类方法避免了运算量极大的谱搜索过程, 大大加快了波达 方向估计的速度,这是其它方法所无法比拟的。但是,ESPRIT 算法及其改 进算法需要通过特殊的阵列结构才能实现波达方向估计, 因而适用范围相对 较窄。Unitary ESPRIT 算法[7]是 ESPRIT 算法的改进,它将复数运算转化为 实数运算,简化了计算复杂度。2D-MIUSIC 算法[8]和 2D-ESPRIT 算法均可 实现无偏估计,2D-MIUSIC 算法需要二维的谱峰搜索,过高的时间复杂度 限制了其应用。2D-Unitary ESPRIT 算法不需要谱峰搜索,计算量大大减少, 相对于 2D-MIUSIC 算法,优势更加明显。 随着电子技术的发展以及应用需求的不断提升,近几年国内 DOA 估计 的发展也得到了很大的进步。 周豪等人对低空多径干扰下多重信号分类算法 ( MUSIC) 角度估计精度不理想和谱峰搜索运算量大的问题,提出基于萤火

一种新的基于稀疏表示的宽带信号DOA估计方法

一种新的基于稀疏表示的宽带信号DOA估计方法

一种新的基于稀疏表示的宽带信号DOA估计方法赵永红;张林让;刘楠;解虎【摘要】该文提出一种基于稀疏表示的宽带信号波达方向(DOA)估计方法,解决稀疏表示方法在宽带信号DOA估计中由于基矩阵维数过大而使算法存储量和重构计算量大的问题.用单一频点的基矩阵代替频率和角度联合构建的基矩阵,使基矩阵的列数仅相当于一个频点处冗余基矩阵的列数,大大降低了稀疏重构方法的存储量和计算量.该方法首先对各频点的频域数据进行聚焦处理,将不同频率的数据堆叠到参考频率上并建立参考频率处的基矩阵,然后建立聚焦后的稀疏表示模型进行DOA 估计,并采用奇异值分解进一步降低算法的运算量,最后给出残差门限的选择方法.该算法不仅适用于非相关信号,也可直接处理相关信号而不需要任何的去相关运算,且具有高的检测概率和估计精度,仿真实验和分析验证了该方法的有效性.%A novel wideband signals Direction-Of-Arrival (DOA) estimation method based on sparse representation is proposed. This algorithm can reduce the storage and calculation of the traditional sparse representation methods in wideband signals process, which is caused by the large dimension of base matrix. The over-complete dictionary is constructed by using one-frequency to replace the 2D combination of frequency and angle. The column number of constructed dictionary only equals to that of single-frequency redundant dictionary. The proposed method first adopts focused thought to stack the different frequency data to the reference frequency and founds the redundant dictionary with a single frequency. Then, a sparse recovery model is established to obtain the DOA estimations, which are coming from following the focus process. At thesame time, the Singular Value Decomposition (SVD) is used to summarize each frequency to reduce computation burden further. Finally, an automatic selection criterion for the regularization parameter involved in the proposed approach is introduced. The proposed algorithm can effectively distinguish the correlative signals without any decorrelation processing, and it has higher accuracy and detection possibility. The experiment results indicate that the proposed method is effective to estimate the DOA of wideband signals.【期刊名称】《电子与信息学报》【年(卷),期】2015(037)012【总页数】6页(P2935-2940)【关键词】波达方向估计;稀疏表示;宽带信号;相关信号【作者】赵永红;张林让;刘楠;解虎【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.51阵列信号波达方向(DOA)的估计一直以来是个热点问题,主要解决的问题是在噪声背景下实现对信源的检测和角度的估计。

相干信源DOA估计算法研究

相干信源DOA估计算法研究
御 唪 蛳
ETN MS量TEN( LRI 子 RE 术HLY EO电 A ENT O; C CE M C X 测 技 U
相干 信源 DO A估 计算 法研 究
伍 逸 枫 杨俊 东 路
第81 2年1 0 1期 3 第 0 1 1 月 卷

20 1 (. 南 信 阳 空 军 第一航 空 学 院 电子 工 程 系 信 阳 4 40 ;. 宁省 葫芦 岛海军飞行 学院 葫芦岛 150 ) 1河 6 0 0 2辽 摘 要 :相干信源 I ) X A估计是阵列信号处理的一个 研究热点 。而空间平滑技术是 目前一种较 有效 的降维类 解相干
d c r ea i n i a n d b a r ii g t e e f c ie n mb r o r a s O t e e i a c ran d g e fl s f t e a r y e o r lt g ie y s c i cn h fe tv u e f a r y ,S h r s e t i e r e o o s o h r a o s f a e t r . A e d c rda in me h d i r p s d i h s p p r tu e o wa d a d b c wa d s i e h iu a e n p ru e n w e o r t t o sp o o e t i a e .I s sf r r n a k r h f t c n q eb s d o o n t
A s r c :Th b ta t e DOA ( i c i n o - r i a) s i t n o o e e ts u c si a r s a c o s o f ra i n l r c s ig dr t f r 1et e o a v ma i fc h r n o r e e e r h h t p to r y sg a o e sn . o s a p

相干信号DOA估计的研究

相干信号DOA估计的研究

大连海事大学毕业论文Array二○○八年六月相干信号DOA估计方法的研究与仿真专业班级:通信二班*名:***指导教师:**信息工程学院内容摘要相干信号的DOA估计是阵列信号处理中的一个研究热点,也是阵列信号处理中的一个重要研究课题,也是雷达、声纳、通信等领域基本任务之一。

为了解决相干信号的处理问题,各国学者提出了不少算法,这些算法大致可分为两类:一类以牺牲有效阵元数来换取信号的不相关性,即先对阵列信号进行去相干的预处理,而后应用普通的各种算法以获取精确的到达角,如空间平滑法,前后向预测投影矩阵法,数据矩阵分解法。

另一类是不损失阵列孔径而利用移动阵列的方法或采用频率平滑法处理相干信号。

本文重点是关于相干信号DOA估计算法的研究。

首先介绍了DOA估计问题的原理,对部分非相干信号DOA估计的经典算法进行了分析与比较。

之后重点研究了解决相干信号DOA估计的前向空间平滑算法和前后向空间平滑算法。

最后通过MATLAB仿真验证了以上算法的有效性。

关键词:相干信号DOA估计;阵列信号处理;空间平滑。

iAbstractThe DOA(Direction-of-Arrival) estimation of coherent signals is a research hotspot and important research subject of array signal processing, it is also one of the basic task of radar, sonar communication areas and so on. In order to solve the problem of the DOA estimation of coherent signals, researchers all over the world proposed a lot of algorithms, all the algorithms can be departed two types: he first type can decrease the relativity of coherent signals by sacrificing the number of arrays, that is preprocessing the coherent signals then estimate the precise DOA with the common algorithms such as the spatial smoothing, forward backward prediction projection and data matrix decomposition algorithm. The other type needn't decrease the aperture of the arrays, which shift the arrays or make use of frequency smoothing to decrease the relativity.This dissertation put the emphasis on researches of direction-of-arrival estimation algorithms. It first introduces the principles of DOA estimation, and makes analysis and comparison about the classical algorithms of the DOA estimation of incoherent signal. And then, it puts the emphasis on researching to resolve the front space smooth algorithm and front-rear space smooth algorithm of DOA estimation of coherent signals.At last, through MATLAB simulation prove the efficiency of the algorithm.Keywords: DOA estimation of coherent signals ; Signal Processing; space smoothii目录1绪论 (1)1.1课题研究背景及意义 (1)1.1.1 阵列信号处理 (1)1.1.2 高分辨波达方向估计 (1)1.1.3 相干信源DOA估计技术的国内外研究现状 (2)2阵列信号处理模型 (2)2.1 空间谱估计的系统结构 (2)2.2窄带信号源数学模型 (3)2.3相干信号源数学模型 (5)3 波达方向估计的算法研究 (6)3.1 DOA估计的传统法 (6)3.1.1 延迟-相加法 (6)3.1.2 Capon最小方差法 (7)3.2 DOA估计的子空间法 (8)3.2.1MUSIC算法 (8)4 相干信号的DOA估计 (12)iii4.1 基于解相干的MUSIC算法 (12)4.2 空间平滑算法 (12)4.2.1 前向空间平滑法 (12)4.2.2 前后向空间平滑法 (14)4.3 计算机仿真实验 (1)55 结论与展望 (17)参考文献致谢iv相干信号DOA估计的研究1绪论1.1课题研究的背景及意义1.1.1 阵列信号处理阵列信号处理理论应用十分广泛,涉及到雷达、声纳、通信、射电天文以及医疗诊断等多种领域,是信号处理领域中的一个重要部分。

《基于波束空间的相干分布式信源DOA估计算法研究》范文

《基于波束空间的相干分布式信源DOA估计算法研究》范文

《基于波束空间的相干分布式信源DOA估计算法研究》篇一一、引言在现代无线通信系统中,波束空间作为研究相干分布式信源到达角(Direction of Arrival,DOA)估计的关键技术之一,受到了广泛关注。

相干分布式信源(Coherent Distributed Sources,CDS)通常涉及到多信号、多源场景下的信号处理问题,对准确度与稳定性有较高的要求。

DOA估计技术则是为了解决信源的空间定位问题,在军事、安全、环境监测、声学等众多领域都有广泛的应用。

因此,对基于波束空间的相干分布式信源DOA估计算法的研究具有很高的实用价值。

二、波束空间的基本理论波束空间技术主要涉及到阵列信号处理技术。

它利用天线阵列对空间信号进行采样,通过对接收到的信号进行波束形成,以获得在波束空间上的信号表示。

这样可以在空间上对信号进行压缩和去噪,同时降低信号处理的复杂度。

在相干分布式信源的场景中,波束空间技术的应用可以帮助我们更好地估计出信源的到达角。

三、相干分布式信源的DOA估计问题在多源环境中,尤其是当信源为相干时,传统的DOA估计方法往往会因为信号的相干性而导致估计不准确或无法估计。

此时,波束空间技术的引入就变得尤为重要。

通过对接收到的信号进行波束形成和变换,可以降低信号的相干性,从而使得DOA 估计更为准确。

四、基于波束空间的DOA估计算法研究针对相干分布式信源的DOA估计问题,本文提出了一种基于波束空间的算法。

该算法首先利用天线阵列对接收到的信号进行采样和波束形成,将空间中的信号转换为波束空间中的信号表示。

然后通过利用特定算法(如MUSIC, ESPRIT等)进行信号处理,实现对相干分布式信源的DOA估计。

在算法设计过程中,我们主要考虑了以下因素:首先,如何选择合适的阵列和波束形成方法以最大程度地降低信号的相干性;其次,如何设计有效的算法以从波束空间中提取出准确的DOA 信息;最后,如何通过优化算法以提高DOA估计的准确性和稳定性。

《大规模MIMO系统宽带信号DOA估计算法研究》范文

《大规模MIMO系统宽带信号DOA估计算法研究》范文

《大规模MIMO系统宽带信号DOA估计算法研究》篇一大规模MIMO系统宽带信号DOA估计算算法研究一、引言随着无线通信技术的飞速发展,大规模MIMO(Multiple Input Multiple Output)系统因其能够显著提高系统容量和频谱效率而备受关注。

在大规模MIMO系统中,如何有效地进行宽带信号的DOA(Direction of Arrival)估计是一个关键的技术挑战。

本文将就如何使用有效的算法来解决这一挑战展开深入的研究和探讨。

二、研究背景大规模MIMO系统是一种新型的无线通信技术,通过在基站和移动设备之间使用多个天线进行数据传输,能够显著提高系统的频谱效率和容量。

然而,由于信号的传输环境复杂多变,如何准确地估计宽带信号的DOA成为了一个重要的研究问题。

三、宽带信号DOA估计的挑战在大规模MIMO系统中,宽带信号的DOA估计面临着许多挑战。

首先,由于信号带宽较大,多径效应和信道色散的影响更为显著,这导致信号在到达接收端时可能发生明显的时延和散射。

其次,随着天线数量的增加,算法的计算复杂度也急剧上升,这对实时性要求较高的通信系统来说是一个巨大的挑战。

四、算法研究为了解决上述问题,本文提出了一种基于子空间分解的宽带信号DOA估计算法。

该算法主要包括以下步骤:首先,利用多天线接收到的信号数据,通过子空间分解技术将信号空间划分为信号子空间和噪声子空间。

然后,利用信号子空间中的信息,通过一定的优化准则(如最小均方误差准则)估计出信号的DOA。

此外,为了提高算法的实时性,我们还可以利用并行计算等技术来降低算法的计算复杂度。

五、算法优势及适用性分析该算法具有以下优势:首先,通过子空间分解技术,可以有效地抑制多径效应和信道色散的影响,从而提高DOA估计的准确性。

其次,该算法具有较低的计算复杂度,适用于实时性要求较高的通信系统。

此外,该算法还可以应用于多种场景,如移动通信、雷达探测等。

六、实验结果与分析为了验证算法的有效性,我们进行了大量的仿真实验和实际测试。

基于已知信号波形的DOA估计研究的开题报告

基于已知信号波形的DOA估计研究的开题报告

基于已知信号波形的DOA估计研究的开题报告一、研究背景与意义在各种无线通信系统中,信号方向具有重要的地位。

如雷达系统中需要对目标进行探测与跟踪,无线通信系统中需要了解各个信号源的方向信息,无线定位系统中需要对信号源进行定位等。

因此,信号的DOA 估计成为无线通信系统和雷达系统中非常重要的课题。

目前,随着通信技术和雷达技术的发展,DOA估计的研究也在不断地深入和扩展。

在基于已知信号波形的DOA估计中,通过引入已知的信号波形,可以提高信号的DOA估计精度,降低误差率。

因此,基于已知信号波形的DOA估计在无线通信、雷达、航空航天等领域具有广泛应用价值。

二、研究内容与目标本文主要研究基于已知信号波形的DOA估计方法,探究不同的波形选择和信号处理方法对DOA估计的影响。

具体包括以下研究内容:1. 综述已知信号波形的DOA估计的研究现状和方法特点。

2. 分析不同的信号波形选择和信号处理方法对DOA估计精度和计算复杂度的影响。

3. 设计一种基于已知信号波形的DOA估计算法,并进行仿真实验验证。

4. 优化算法设计,提高DOA估计精度和计算效率。

本研究的目标是针对基于已知信号波形的DOA估计,设计出一种高精度、高效率的算法,并优化改进,促进这一领域的深入发展。

三、研究方法和技术路线本研究采用的主要方法是理论分析与仿真实验相结合的方法,具体技术路线如下:1. 对已知信号波形的DOA估计进行综述,探讨其优缺点及局限性。

2. 分析不同信号波形选择和处理方法的特点和优缺点,建立DOA估计数学模型。

3. 设计一种基于已知信号波形的DOA估计算法,并进行仿真实验验证。

4. 结合仿真实验的结果,分析算法的优缺点,并进一步进行优化改进,提高DOA估计精度和计算效率。

5. 最终进行实验验证,并对算法进行总结和分析。

四、研究预期成果本研究的预期成果如下:1. 综述已知信号波形的DOA估计的研究现状和方法特点。

2. 分析不同的信号波形选择和信号处理方法对DOA估计精度和计算复杂度的影响。

相干信号波达方向估计技术综述

相干信号波达方向估计技术综述

相干信号波达方向估计技术综述叶中付;罗大为;韦进强;徐旭【摘要】The received signals of array are coherent because of the reflection and refraction in the multipath propagation.The presence of coherent signals leads to the rank loss of signal covariance matrix,which results in the invalidity of conventional high-resolution direction of arrival(DOA) estimation methods.Therefore a variety of algorithms have been presented to solve this problem,which recover the rank of covariance matrix by utilizing the special property of steering vector.Recently,there has been a growing interest in deriving new algorithms that can reduce the loss of array aperture and increase the number of resolvable signals as well as the accuracy of DOA estimation.In this paper,the yield of coherent signals and their effect on DOA estimation are introduced,and the data models are established.Then,the coherent DOA estimation algorithms are presented class by class depending on their decorrelation approaches.Finally,the future research directions are prospected.%在信号的传输过程中,由于信号反射和折射,导致多径传输产生相干信号.此时信号协方差矩阵出现秩缺,导致传统的超分辨波达方向估计(Direction of arrival,DOA)算法失效.针对相干信号的DOA估计算法被提出,这些算法通过利用阵列导向矢量的特殊性质,对协方差矩阵的秩进行恢复,从而达到解相干的目的.围绕着减小阵列孔径损失、增加可处理信号数量和提高估计精度等目标,新的相干信号DOA估计算法不断被提出,成为阵列信号处理方向的一个研究热点.本文介绍了相干信号的产生和其对DOA估计的影响,给出了相干信号的阵列模型,根据解相干方式的不同,将各种相干信号的DOA估计算法进行分类,并逐类进行阐述,最后展望了相干信号DOA估计未来的研究方向.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2017(032)002【总页数】8页(P258-265)【关键词】波达方向估计;相干信号;多径传播【作者】叶中付;罗大为;韦进强;徐旭【作者单位】中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥,230027;中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥,230027;中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥,230027;中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥,230027【正文语种】中文【中图分类】TP957波达方向(Direction of arrival,DOA)估计是阵列信号处理的一个重要分支,被广泛用于雷达、声呐、通信、探测以及医学工程等领域。

一种准平稳相干信号的DOA估计算法

一种准平稳相干信号的DOA估计算法

一种准平稳相干信号的DOA估计算法
张辰锐;王剑书;雷涛
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2018(035)007
【摘要】针对相干准平稳信号、相关噪声环境,提出一种基于Khatri-Rao (KR)子空间和前后向空间平滑的波达方向估计方法.该方法对接收信号进行分帧,并假设各帧内信号是平稳的,通过帧内信号的协方差矩阵构造新的Toeplitz矩阵;通过KR子空间方法将各帧Toeplitz矩阵组合成新的信号模型,该模型可抑制噪声的影响;通过前后向空间平滑求解出信号的来向;同时,方法也扩展到了宽带阵列信号模型.实验结果表明,在准平稳相干源与相关噪声的条件下,所提方法具有更高的检测概率和更低均方根误差,宽带阵列信号模型实验也验证了该方法的有效性.
【总页数】6页(P76-80,193)
【作者】张辰锐;王剑书;雷涛
【作者单位】吕梁学院物理系山西吕梁033000;西北工业大学电子信息工程学院陕西西安710129;陕西科技大学电气与信息工程学院陕西西安710021;兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种有效的相关噪声背景下宽带相干信号 DOA 估计算法 [J], 张进;叶中付;毛云祥
2.基于降维Capon的相干信号二维DOA估计算法 [J], 刘亚宁;张秦;郑桂妹
3.一种基于前后向Toeplitz矩阵重构的相干信号DOA估计算法 [J], 唐晓杰; 赵迪; 何明浩; 袁浩; 薛永辉
4.基于主特征矢量的相干信号DOA估计算法 [J], 唐晓杰; 何明浩; 韩俊; 李铭伟
5.一种新的未知相关噪声下的宽带相干信号DOA估计算法 [J], 张进;叶中付;王伟因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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阵 。 当 M ≥3 / 2 K时, 前 后 向 平滑 循 环矩阵是非奇异性 的, 可 以 分辨 K 个 相 干 信 号 。
l信 号模 型
假 设一个频率为 的远场短波信号 s ( t ) 经过 K个路径传 播, 入射到一个 M 元的均匀线性阵列中 。 其 中第 k ( k = 1 , …, K)
西
( 1 )
其 中 T 表示转置 ,方 向矢量 a ( ) :[ 1 e

一 一

j 2 1 t  ̄ c 0 。

l 一・ 甜 惩煎 : 1 / 1 C y c l l c ~ 量 ¥ I c 鼻涪 l 法 l


】 , 表示第 k个相干信 号的衰 落系数, A=
线阵元, 接收到 的短波信号为两个相干远场 B P S K调制信号 ,
图 1 短 波 多 径 信 号 接 收 示 意 图
载频 为 1 5 MH z , 入射角度分别为 4 5 。 和6 O 。 , 衰落系数P 【 k = 1 , 2 )为 0 . 4 7 5 + 0 . 2 8 6 j和 0 . 5 2 3 + 0 . 3 2 2 j ,干扰信 号 的频率为 5 MH z , 干扰信号的 D OA为 7 O 。 。 天线阵阵元间隔 d = V2 。 采 样 快拍数为 2 0 0 ,信 噪 比为 3 d B。 如 图 2所 示 为 前 后 向平 滑 C y c l i c Mu s i c 算法和 HA M 算法的性能对比图, 可 以看 出HA M
关键 词 : H AM ; D OA 估 计 ; 短 波相 干信 号
中图分 类号 : T N9 7 1 . 5
文献标识码 : A
文章编号 : 1 6 7 3 一 l l 3 1 ( 2 0 1 5 ) 0 2 . 0 0 2 7 . 0 2 L ) 组成第 1 个子 阵列。 第f 个子阵列的接收信号矢量为, 其 中。 利用第 f 个和第 L . 1 + 1 个子 阵列 , 构建一个 循环相关矩 阵。
算 法 具 有 更 好 的 DO A估计 性能。
.,
M ×1维接收阵列输出矢量 x ( t ) 可 以表示为
x ( f ) = ( f ) j x 2 ( t ) , . . . , x u ( t ) F = ∑a ( s ( f ) + i ( f ) = A S 。 ( f ) + I ( f )
P ( ) 1 ‘ 6 )
通 过求取 P ( e ) 的峰值 可以估算 出信 号的来波方 向。
2 仿 真 实验
我 们 在 MA T L AB 环 境 下 对采 用 H AM 方法 的短 波 信 号 DO A 估 计 进 行 仿 真 。假 设 一个 均 匀 线 性 阵 列 , 有 9个 全 向天
2 0 1 5 年 第 2 期
信 息 通 信
I NF 0RMAT1 0N & C0M M UNI CATI ONS
2 O1 5
( 总第 1 4 6期)
( S u m . N o 1 4 6 )
基于 H AM 的短波 相 干 信 号 DO A 估 计 方 法 研 究
巴海涛 , 俞春华
近 年 来 在 短 波 测 向领 域 , 空 间 谱估 计 已成 为 研 究 热 点 。 空
间谱估 计是 一种 以天线 阵输 出信 号空 间相关特 性为 基础 的 DO A估计 方法 , 在雷达 、 通信等领域有着广泛 的应用, 具 有 高 分辨和高精度等特点 。由于在实际环境 中,短波信号通常处 在 多径的环境中 , 信 号主要产 生相干信 号, 因此需要针对性 的 研 究和 应 用 相 干 信 号 的 DO A估计方法 。 HA M 法 是 一 种 有 效

Rf
xx
b ( = ÷ 山 ∑{ 百 R ( 1 ) + I N ( R ( t f , f ) ) I Ⅳ >
结合 前后向空间平滑 , 可 以有效估计 出信号 的 DO A。本文分 析和研 究 了 H AM 法 , 将 其应 用 到 短 波 信 号 测 向 中 , 并 通 过 计 算机仿 真验 证了该方法的性能 。
个 路 径 产 生 的相 干 信 号 s k ( t ) 的入 射 角 度 为 0 , 功 率 大 小 为 ,
对R ( 彳 ' 进行奇异值分解 , 可以得到一个K维的信号子空 间和一个正交的( M— K ) 的噪声子空间。 矩阵 R ( 可 以表示为 :
F v , n ]
【 a ( 0 , ) , …a ( 0 ) …. , a ( O ) 】 , 信号矢量 S ( t ) = 【 s ( c ) , …, s ) , …, s ( t ) 】 ,
的相 干 信 号 DO A估 计 方 法, 该方 法 利 用 信 号 的循 环 平 稳 特 性 ,
R ( , ) = ( 、 x , + ) x + l 一 ) e — j 甜 , )

( 3 )
( 4 )
接着构建一个前后 向平滑循环矩阵

( 1 . 海 军驻 南京地 区通信代表 室军代 室, 江苏 南京 2 1 0 0 0 0 ; 2 . 南京熊猫汉达科技 有限公司通信技 术研 究所, 江苏 南京 2 1 0 0 0 0 )
摘要 : 文章研 究分析 了基 于 H AM 的信号 DO A估计 方法的基本 原理 , 并将其应 用到短波相干信号的 D O A 估计 中, 通过 计算机仿 真验证 了该方法的有效性。
R ( f ) = [ u 】 l L 一

n cj
( 5 )
是信号波长 , d是相邻阵元的间隔 , 如图 l 所示 :
其 中 Us c 表 示 信 号子 空 间 , Un c 表示噪声子空 间, Z s c 和∑
n c为对角矩阵 , 相干信号 的空 问谱可 以表示为
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