【摘 要】
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空间谱估计技术主要估计信号个数、估计信号来波方向(Direction of Arrival,DOA)两个方面,其中,大多数超分辨谱估计算法都是以正确估计信号个数为前提。如果信号个数估计有误,那么测向算法就会受到很大的影响。论文在空间色噪声背景下,信噪比较低和快拍数较小时,对独立信号和相干信号的估计算法性能下降问题进行深入研究。论文介绍了均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA)信
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空间谱估计技术主要估计信号个数、估计信号来波方向(Direction of Arrival,DOA)两个方面,其中,大多数超分辨谱估计算法都是以正确估计信号个数为前提。如果信号个数估计有误,那么测向算法就会受到很大的影响。论文在空间色噪声背景下,信噪比较低和快拍数较小时,对独立信号和相干信号的估计算法性能下降问题进行深入研究。论文介绍了均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA)信号模型、色噪声模型以及相干信号模型等,并通过仿真实验分析了三种情况下信号个数对DOA的影响,接着介绍了几种信号个数估计算法。其次,在色噪声背景下,提出了基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的信号个数估计算法。利用接收数据中信号、噪声的差异性提取特征,训练SVM分类模型,再利用训练好的分类模型估计未知的信号个数。若接收数据中包含相干信号,可以解相干后用此方法估计信号个数。通过实验对比其他算法,可证明所提算法的有效性。然后,提出了反向传播(Back Propagation,BP)神经网络进行信号个数估计,并利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)解决神经网络训练不稳定或收敛状态差的问题。算法首先提取特征参数,然后将特征参数作为神经网络的输入训练模型,最后估计测试数据中的信号个数,且此方法同样可以对相干信号进行个数估计。通过实验对比其他算法,可证明所提算法有良好的估计性能。最后,利用数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)实现两种信号个数估计算法。分别对算法的实现环节进行分析,通过实时测试结果表明,论文的信号个数估计算法都能达到良好的估计效果,具有一定的工程实用性。
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