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阵列信号处理中的DOA估计技术研究(可复制论文).pdf

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阵列信号处理中的DOA估计技术研究(可复制论文).pdf

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阵列信号处理中的DOA估计技术研究(可复制论文).pdf

文档介绍

文档介绍:摘要稳健的参数估计技术是现代信号处理的重要研究领域。采用阵列信号处瑾遴行高分辨溪商怒新体制电子篌察卫星的关键环节。本文工佟患位子结合本学科发展方向对热点的阵列信号处理进行研究,燕点是关于兰莆行了分振与跑较。之惹结合藤囱空翔乎浸舞法夔爨缺点,尝试应嬲藏层自空籐惴感拚痉ā2⑻致哿似Aа砥轿忍匦员耪仑估计关键调:箨罗酆碰箬#辉徂は芽浙缀跤危徊芈∽钻×浚淮隔砥轿龋籇貉法的研究。本文首先介绍了常见兰扑惴ǖ脑恚圆糠志魉惴ń间平滑算法,节省了运算量。应用尚阶累积量的方法进行兰疲霉的一般方法,并得出一定的结论,通过弧仿真验诞了以上算法的蠢效性。文中力求从辣法的遴算速度、收敛情况、精度、分辨率、稳定性以及届黢链等多方瑟绘滋傍宾磷突豹瞧貔分掇缝果。计晗零滨工程大学耸垦Ь畚知识水坝***@pologoogle为您整理雘虎杪毒夏罚幌鵨—』铀齬蝜蹴畆畦嘶醴确斑也瞖蒓嘶咖撒鱡ㄖ羗曩羙譭読好箂。琢巍潮琏馥蘸抟A俊g錓蠡抖薽诠粕,.舶谯羗,Ⅱ。魄綽蛅.∞琻驴絛矗面侔砖:嚣嚣掣建替越珏环瘆璋嚣∞艄主裺鴐,叠遗蘸猳篴癫猆鏶猦糖。西∞翸玞舉攮洹畚咫猰。哈尔滨工程大学硬:靰位论文辒攮.,懒遖辳撼壤瞖騛廿畦間建订琤,.越也尽酒鑟隺:知识水坝***@pologoogle为您整理哈尔滨工程大学学位论文原创性声明鱼叁掰期;伽去年衅本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本入独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引沼的内容外,本论文不包含任何其他个人鼓集体已经公开发表的作是成果。对本文魄研究傲凄耋要贡献熬个作者┳.人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。、极强的干扰抑制以及较高的空间分辨力等优点。所以近十几年来,阵列阵列信号处理的目的是进行空域滤波,通过滤除不希望的干扰和噪声,权,使得在期望信号方向的增益恒定,而系统总的输出功率最小,从而完成空域滤波的目的。自适应波束形成算法可以根据信号环境的变化,来自适应计大致可以分为四类:传统法、子空间法、最大似然法以及将谐波恢复法和子空间法结合起来的综合法。由于子空间算法可以突破瑞利限,达到较高的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。阵列信号处理是指将多个传感器放置在空间的不同位置而组成的传感器阵列,用传感器阵列来接收空间信号并对接收的信号进行处理。阵列信号处理的目的是增强期望信号,抑制没有用的干扰和噪声,并提取期望信号的特征及包含的信息。与传统的单个传感器相比,传感器阵列具有灵活的波束控制、较高的信号增信号处理理论得到了飞速的发展,涌现出一大批性能优良的算法。同时增强期望信号的功率来达到提高系统输出信噪比的目的。所以阵列信号处理中关键的技术之一是波束形成技术。将天线阵列的方向图通过一定的加调整各阵元的加权因子,达到增强信号同时抑制干扰的目的。而对于阵列信号处理中另一个关键技术是对波达方向的估计算法研究。空间参考方式的自适应波束形成算法中必须知道一些信号的空间信息,比如期望信号和干扰的来波方向藕藕透扇诺母鍪取2ù锓较蚬分辨率,所以近年来涌现出很多基于子空间类的高分辨测向算法,比较著名的包括人惴āO衷诟叻直娴恼罅胁庀蛩惴ㄔ谡罅行藕糯理中依然是一个非常重要的研究领域。ù锓较蚬兰研究将很有意义。是在实际系统中往往存在着许多误差和非理想因素,这些因素包括信号和环环境包括非零带宽信号和干扰、干扰与信号以及干扰之间的相关、传播过程信息处理与数字信号处理是信息科学中近十几年发展最为讯速的学科之算法包括最大信噪比算法、最小均方误差算法和线性约束最小方差算法等。基于空间参考的波束形成算法的性能取决于对信号的波达方向的正确估计。如果估计存在误差,则该方法的空域滤波性能将急剧下降。所以对存在指向误差时候的稳健自适应波束形成算法,特别是对波达方向的估计算法的现有的自适应波束形成算法大多是在一定理想的假设条件下得到的。但境因素、系统因素以及算法本身,【空庑┒佳现氐挠跋熳畔低车男阅堋P藕中引起的入射波偏离平面波以及目标信号的影响等;系统因素包括阵元之间的互耦、通道失配、信道的非线性失真、癉等有限字长效应、系统频率响应以及器件的公差等;算法因素包括算法的收敛性、对系统误差的敏感性、天线阵几何结构的影响等。由于这些原因,使得现在的阵列信号处理算法在实际工程应用中还有较大的难度。因此,研究阵列信号处理算法的稳健算法以及算法计算量的改善、波达方向估计染哂兄匾5睦砺意义和重大的实用价值,而这同时也是目前阵列信号处理研究中的热点问题。一,其中波达方向估计算法研究属阵列信号处理中的关键问题,主要研究内容是如何从背景噪声中估计信号的方

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