【摘 要】
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波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计技术依托传感器阵列（如阵列天线）,能够实现对入射信号的空间定位,被广泛运用在无线通信、雷达等领域。在实际的工程应用中,阵列会受到外部影响变为非完美阵列,即接收信号模型中的阵列流型矩阵变为未知,从而导致传统DOA估计算法的性能迅速下降甚至失效。因此,针对非完美阵列条件下DOA估计算法的研究具有重要的理论意义和实际价值。本文主要针对典型的
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波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计技术依托传感器阵列（如阵列天线）,能够实现对入射信号的空间定位,被广泛运用在无线通信、雷达等领域。在实际的工程应用中,阵列会受到外部影响变为非完美阵列,即接收信号模型中的阵列流型矩阵变为未知,从而导致传统DOA估计算法的性能迅速下降甚至失效。因此,针对非完美阵列条件下DOA估计算法的研究具有重要的理论意义和实际价值。本文主要针对典型的非完美L型阵列展开研究。该阵列的两个子阵列不满足互相垂直的关系,致使传感器位置存在误差。在此条件下,探究了有效的二维DOA估计算法。首先,提出了两种基于校准信号的二维DOA估计算法。第一种为基于多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）的算法,该算法根据非完美L型阵列的结构特点,将阵列校准问题转化为偏离角的估计问题,并基于一个校准信号得到偏离角的估计值。完成阵列校准之后,基于二维MUSIC算法完成二维DOA估计。第二种算法为基于线性回归的算法,该算法充分考虑子阵列中传感器呈线性分布的特点,改进了迭代最大似然校准算法,对子阵列中校准过的传感器位置进行线性回归分析,从而解决阵列校准问题。之后使用二维MUSIC算法完成二维DOA估计。实验表明,在相同条件下,相比一般有源校准算法,所提两种算法的阵列校准性能能够提升25%以上,二维DOA估计性能能够提升15%以上。其次,为了进一步解决该阵列下无校准信号的二维DOA估计的问题,提出了基于级联神经网络的算法。该级联网络由偏离角分类网络、二维DOA分类网络以及二维DOA估计网络三部分组成。并且本文详细说明了各级网络结构的设计和训练数据的生成方式。实验表明,在相同条件下,相比一般无源校准算法,所提算法的二维DOA估计性能能够提升40%以上。而相比一般有源校准算法,在没有校准信号的情况下,所提算法的二维DOA估计性能仍能有所提高。本文针对非完美L型阵列下的二维DOA估计问题,提出了两种基于校准信号并结合阵列结构特点的算法以及一种基于级联神经网络的算法。所提算法具有较好的二维DOA估计性能,为后续的相关研究提供了参考。
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