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随着科学技术的不断发展和通信网络的日趋完善,人们对目标信号位置信息的需求日益增加。阵列信号处理可以实现超分辨的定位参数估计,在军事和民用领域有着广泛的应用。但信号带宽的日益增加使得必须针对宽带信号的信号特征研究专门的阵列定位参数估计方法。同时,基于阵列的参数估计正逐渐从波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计向多维参数联合估计方向发展,并为目标的位置解算提供更精确的信息。时延是重要的定位参数之一,其与波达方向的联合估计可有效提高估计精度和减少系统的节点数,在性能和效率上具有优势,成为基于阵列的定位参数估计研究领域重点。因此,开展针对宽带信号的空时参数联合估计方法研究具有重要的理论意义与实际价值。目前,基于阵列的宽带信号空时参数联合估计理论尚不完备,且在相干多径信道和色噪声信道下算法适用性不强。针对上述问题,本文首先从信号特征角度,将宽带信号区分为宽带OFDM信号和一般宽带信号,然后针对相干多径和色噪声信道下宽带信号的DOA和时延联合估计问题展开研究,分别设计了相应的高精度参数估计方法,有效解决了信号相干性及色噪声干扰对参数估计的影响。主要内容包括:1.研究宽带OFDM信号的空时参数联合估计方法。针对相干多径信道下现有算法失效的问题,提出一种基于均匀线阵的平滑扩展信道频域响应的快速DOA和时延联合估计算法。该算法首先利用宽带OFDM信号的多载波调制(Multi-Carrier Modulation,MCM)特性,进行窄带化处理,联合所有载波的信道频域响应,构造扩展信道频域响应模型;然后对各载波数据进行平滑处理,得到平滑协方差矩阵;最后对DOA和时延分别应用TLSESPRIT和一维谱峰搜索算法,得到参数的估计值。该方法通过平滑处理可解相干,实现相干多径信道下的参数联合估计,且由于构造扩展信道频域响应,等效于对物理阵列进行虚拟扩展,有效提升了参数估计精度。此外,通过对所提算法进行复杂度分析,该算法的复杂度远低于多维参数谱搜索方法。2.研究一般宽带信号的空时参数联合估计方法。考虑一般宽带信号无法获取信道频域响应,且现有阵列多维参数估计方法复杂度较高,针对此问题,提出一种基于均匀线阵的频域平滑快速DOA和时延联合估计算法。该算法首先构造均匀线阵下的一般宽带信号时域接收模型,通过离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)建立频域接收模型;然后对频域接收模型进行频域平滑,得到平滑协方差矩阵;最后,应用TLS-ESPRIT方法,实现一种DOA和时延参数自动配对的联合估计算法。通过复杂度分析可知,该方法通过求解DOA的闭式解,实现了参数联合估计的降维处理,避免了多维参数谱搜索,显著降低了运算复杂度。同时,频域平滑可解决由于信号相干导致的协方差矩阵秩亏问题,实现相干多径信道下的参数联合估计。仿真实验验证了所提算法在相干多径信道下的有效性,并展现了算法在低信噪比场景下具有稳健的性能。3.研究色噪声信道下的宽带信号空时参数联合估计方法。现有的参数估计方法通常假设噪声具有高斯白特性,而色噪声在无线信道中实际存在,针对色噪声干扰下联合估计算法性能严重恶化的问题,提出一种基于均匀线阵的频域迭代噪声抑制与平滑的DOA和时延联合估计算法。该算法首先建立色噪声信道下的时域接收信号模型,并通过DFT变换建立频域模型;然后采用迭代噪声抑制的方法对色噪声分量进行估计并抵消,消除色噪声的影响;接下来对去噪后的频域模型进行平滑处理,得到平滑协方差矩阵;最后构建DOA和时延的二维谱函数,实现参数的联合估计。仿真实验验证了所提算法在色噪声信道下参数估计的有效性,且精度高于相干信号子空间类方法。同时,频域平滑处理能恢复相干信号协方差矩阵的秩,使其能够建立二维谱函数,仿真实验也证明该算法可适用于相干多径信道。