文档介绍：Thesis Submitted to Tianjin University of Technology for the Master’s Degree Study on DOA Estimation of Coherent Signals Method with L- Shaped Array By Shi Qingxiang Supervisor Ma Xiurong Mar . 2015 独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果, 除了文中特别加以标注和致谢之处外, 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果, 也不包含为获得天津理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名: 签字日期: 年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津理工大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津理工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, 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编, 以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名: 导师签名: 签字日期: 年月日签字日期: 年月日摘要二维波达方向( Direction of arrival, DOA) 估计在阵列信号处理领域中扮演着越来越重要的角色。在二维阵列中,L 型阵列由于结构简单,覆盖范围大,估计性能好等优点,近年来受到越来越多的研究。此外在实际的环境中,多径传播会形成大量的相干信号,导致信号的协方差矩阵出现亏秩,使得大多经典的 DOA估计算法性能下降,甚至失效。所以,本文对L 型阵列相干信号的 DOA估计展开了研究,主要工作概述如下: (1) 提出了一种新的构造协方差矩阵的方法。该方法利用自相关矩阵的空间差分矩阵和互相关矩阵的前后向矩阵构造信号的协方差矩阵。通过构造的空间差分矩阵消除了自相关中噪声的影响。对于相同的阵列孔径由于该方法增加了对阵列信息的平均,因此该算法相较于对比算法具有更好的估计性能。此外,对于独立估计出的俯仰角和方位角,提出了一种改进的配对方法, 利用两个不受噪声影响的信号源协方差矩阵构造代价函数,通过最小化代价函数求得角度配对信息。理论分析和仿真实验表明该算法在低信噪比和小快拍数的情况下具有良好的性能(2)提出了一种改进的相关矢量重构解相干 DOA估计算法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通过对其前向矢量元素进行复共轭变换并颠倒顺序得到后向矢量。利用所有的前后向矢量来重构信号的协方差矩阵并提取信号的子空间,该方法相较于对比算法具有损失阵列孔径小,估计精度高,计算量小的特点。(3)提出一种基于奇异矢量重构解相干的 DOA估计算法。该方法可用于多组相干信号存在的情况,即组内的信号是相干的, 而组间的信号是不相关的。该方法利用奇异值分解( SVD)处理非方阵的互相关矩阵, 利用对应于信号子空间相互独立的奇异矢量来构造信号的协方差矩阵。所构造的协方差矩阵相对于对比算法增加了阵列的有效孔径,提高了估计精度。此外对独立估计出的俯仰角和方位角,利用改进的配对方法进行配对处理。理论分析和仿真结果表明本章提出的算法具有优良性能,可以检测更多的信号数。关键词:L型阵列二维 DOA估计相干信号矢量重构差分方法角度配对 Abstract Two-d imensional (2- D) direction- of- arrival (DOA) estimation of multiple incident signals has attracted considerable attention in array signal processing fields. Recently, since L- shaped arrays have some merits in coverage area and performance, there has b een growing interest in developing 2- D DOA estimation with L- shaped arrays. However, many methods may fail to work when signals are coherent due to multipath propagation in real environments. Thus t he de- correlation algori