強(qiáng)弱信號(hào)測(cè)向算法研究.pdf

1、強(qiáng)弱信號(hào)并存時(shí)，由于強(qiáng)信號(hào)對(duì)弱信號(hào)的壓制和掩蓋，弱信號(hào)的估計(jì)成為測(cè)向技術(shù)的難點(diǎn)。本文針對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行研究，主要?jiǎng)?chuàng)新工作如下：
　　 1.以一強(qiáng)一弱兩個(gè)信號(hào)為例，推導(dǎo)了強(qiáng)弱信號(hào)經(jīng)過(guò)特征矢量變換可分離的理論，得到強(qiáng)弱信號(hào)按照功率大小順序不均勻分布于不同的特征波束通道的結(jié)論；
　　 2.當(dāng)信源數(shù)已知時(shí)，提出了一種基于特征歸一化的強(qiáng)弱信號(hào)測(cè)向算法，此方法類似于MUSIC算法，所不同的是需要利用歸一的特征變換矩陣對(duì)搜索導(dǎo)向矢量做預(yù)

2、變換，使強(qiáng)弱信號(hào)功率歸一，減弱強(qiáng)信號(hào)對(duì)弱信號(hào)的影響，此時(shí)信號(hào)子空間變?yōu)橛蓡挝幌蛄拷M成的新子空間，然后用類似于MUSIC的估計(jì)式進(jìn)行空間譜估計(jì)。通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真可以看出，與已有方法相比，所提方法無(wú)需迭代步驟，無(wú)需強(qiáng)信號(hào)波達(dá)方向精確的先驗(yàn)知識(shí)，具有運(yùn)算量小和弱信號(hào)估計(jì)精度高的優(yōu)點(diǎn)；
　　 3.當(dāng)信源數(shù)未知時(shí)，提出了一種基于特征波束形成的強(qiáng)弱信號(hào)波達(dá)方向與信源數(shù)同時(shí)估計(jì)方法。首先估計(jì)空域協(xié)方差矩陣，對(duì)其特征分解后按特征值從大到小調(diào)整特征

3、矢量；然后從第1個(gè)特征矢量開始，由提出的估計(jì)式計(jì)算各特征波束的空間譜；最后，通過(guò)比較空間譜的最大值與旁瓣譜峰平均值的比例判斷有無(wú)信源，最大譜峰對(duì)應(yīng)的角度即為該信源的波達(dá)方向估計(jì)。仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)處理結(jié)果證明了方法的有效性和優(yōu)越性；
　　 4.考慮幅相誤差時(shí)，提出了單個(gè)強(qiáng)信號(hào)存在時(shí)的幅相誤差校正方法，由于弱信號(hào)的信噪比很小，可用數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣的第1個(gè)大特征值對(duì)應(yīng)的特征矢量來(lái)估計(jì)強(qiáng)信號(hào)的導(dǎo)向矢量，對(duì)強(qiáng)信號(hào)的導(dǎo)向矢量取模值即可估計(jì)幅度矢