低復(fù)雜度陣列信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)算法研究.pdf

1、陣列信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)是陣列信號(hào)處理領(lǐng)域中具有重要應(yīng)用價(jià)值的研究課題。近年來，低運(yùn)算量、低復(fù)雜度的陣列信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)算法受到了廣泛關(guān)注。陣列信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)將多個(gè)傳感器設(shè)置在空間的不同位置組成傳感器陣列，利用各個(gè)信號(hào)在空間位置上的差異，通過對(duì)多通道接收機(jī)輸出數(shù)據(jù)的處理，獲得空間各個(gè)信號(hào)源來波所對(duì)應(yīng)的方向。在波達(dá)方向估計(jì)的發(fā)展歷程中，基于傳統(tǒng)理論和經(jīng)典方法提出的有關(guān)算法既解決了一些實(shí)際問題，同時(shí)為該領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的思路。由于波達(dá)方向估

2、計(jì)的重要性使得該領(lǐng)域的研究經(jīng)久不衰，并且對(duì)處理算法的性能提出了更高的要求。本文主要針對(duì)低運(yùn)算量、低復(fù)雜度的陣列信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)進(jìn)行深入研究，主要研究成果有：
　　1.針對(duì)傳統(tǒng)基于子空間的波達(dá)方向估計(jì)算法中子空間估計(jì)運(yùn)算量大的問題，提出了無需協(xié)方差矩陣特征值分解的快速波達(dá)方向估計(jì)算法。首先將子空間投影（SP）算法引入波達(dá)方向估計(jì)，將其與 MUSIC算法相結(jié)合形成了子空間投影MUSIC算法；將子空間投影算法中大矩陣乘法運(yùn)算用小矩陣乘積

3、代替，提出了較低運(yùn)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)量的簡(jiǎn)化子空間投影MUSIC算法；通過協(xié)方差矩陣分解簡(jiǎn)化子空間投影處理，得到低復(fù)雜度和存儲(chǔ)量的高效子空間投影MUSIC算法。
　　2.針對(duì)傳統(tǒng)二維MUSIC算法中二維譜峰搜索運(yùn)算量大的問題，提出只需一維譜峰搜索且無需角度配對(duì)的低復(fù)雜度二維波達(dá)方向估計(jì)算法。首先將降維MUSIC算法引入到二維波達(dá)方向估計(jì)領(lǐng)域，與求根法相結(jié)合，得到運(yùn)算量更低的求根RD-MUSIC算法；將模值約束加入到RD-MUSIC算法

4、的約束條件中，使方向向量的約束性更強(qiáng)，在保持低運(yùn)算量的同時(shí)提高了角度估計(jì)性能；用直接求導(dǎo)法對(duì)RD-MUSIC算法進(jìn)行求解，有效增強(qiáng)了方向向量中各元素應(yīng)滿足條件的約束性，同樣在保持低運(yùn)算量的同時(shí)進(jìn)一步提高了角度估計(jì)性能。
　　3.將陣列信號(hào)利用過完備基進(jìn)行稀疏表示，可將波達(dá)方向估計(jì)問題轉(zhuǎn)化成聯(lián)合求解陣列信號(hào)在過完備基下的稀疏系數(shù)過程。提出兩種基于單測(cè)量矢量的協(xié)方差矩陣稀疏重構(gòu)波達(dá)方向估計(jì)方法，均無需已知信號(hào)數(shù)量，具有較低的運(yùn)算復(fù)雜度

5、和較高的角度估計(jì)性能。為了使算法具有相干信號(hào)估計(jì)能力，第一種算法采用了對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行空間平滑處理的方式；第二種算法采用了構(gòu)造協(xié)方差矩陣重構(gòu)向量的方式。
　　4.為了使稀疏重構(gòu)波達(dá)方向估計(jì)方法只需少量樣本就能達(dá)到較好的角度估計(jì)效果，采用了貝葉斯稀疏重構(gòu)方法。介紹了多測(cè)量矢量稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)（MSBL）算法和快速序列稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)（FSBL）算法。分別將多種波達(dá)方向估計(jì)稀疏表示模型代入不同的貝葉斯稀疏重構(gòu)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)多種不同