矢量傳感器陣列信號的多參數(shù)估計研究.pdf

1、陣列信號處理在雷達(dá)、聲吶、無線通信等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的陣列信號處理技術(shù)通常利用標(biāo)量傳感器陣列接收的數(shù)據(jù)實現(xiàn)期望信息的檢測和估計。近年來的研究發(fā)現(xiàn)，利用矢量傳感器可以同時獲得信號所提供的多維信息，從而獲得更優(yōu)越的系統(tǒng)性能。因此，矢量傳感器陣列信號處理方法的研究具有重要的意義。本文在前人工作的基礎(chǔ)上，針對聲學(xué)矢量傳感器和電磁矢量傳感器陣列信號處理的若干個熱點問題展開研究，提出了幾種新的矢量傳感器陣列信號的參數(shù)估計方法。論文的主要創(chuàng)新

2、點如下:
　　第一部分:基于聲學(xué)矢量傳感器陣列信號的多參數(shù)估計算法研究
　　1)研究了利用單個矢量傳感器進行多徑MC-CDMA信號角度-時延聯(lián)合估計方法。我們將時域維與矢量傳感器響應(yīng)矢量結(jié)合起來，構(gòu)造MC-CDMA信號的TEVES(temporal-vector-sensor)響應(yīng)矢量。然后，利用子載波信息對多徑信號進行去相關(guān)處理，并在此基礎(chǔ)上利用MUSIC算法對多信號環(huán)境中的“期望信號”的角度-時延參數(shù)進行聯(lián)合估計。算法采

3、用樹形結(jié)構(gòu)，包含兩次τ-MUSIC過程估計時延，兩次θ-MUSIC過程估計俯仰角，一次φ-MUSIC過程估計方位角。此外，對單目標(biāo)多徑環(huán)境，提出一種基于ESPRIT的角度-時延閉式求解算法。最后，給出了單矢量傳感器對多徑MC-CDMA信號聯(lián)合角度-時延估計的CRB。
　　2)研究了基于線性聲學(xué)矢量傳感器陣列的相干信號二維角度估計方法。我們首先利用矢量傳感器的空間簽名(Spatial Signature)因子構(gòu)造平行因子(PARAF

4、AC)模型，然后利用平行因子分解獲得矢量傳感器空間響應(yīng)的估計。提出的算法無需進行空間平滑或矢量平滑進行解相干處理。同時，我們證明了只要傳感器個數(shù)L≥2K-1，采用平行因子分解可以唯一確定K個相干信號的二維角度。此外，由于矢量傳感器空間響應(yīng)不含有時延相位因子，提出的算法在傳感器間隔超過半波長時不會造成參數(shù)估計的模糊。并且，矢量傳感器的內(nèi)部固有結(jié)構(gòu)還有助于算法采用擴展口徑來提高角度估計的精度。
　　第二部分:基于電磁矢量傳感器陣列信號

5、的多參數(shù)估計算法研究
　　1)利用雙分量矢量傳感器陣列，提出兩種針對部分極化信號/混合信號（同時存在完全極化和部分極化信號）的DOA估計方法。首先，提出一種可以直接使用傳統(tǒng)子空間類算法的部分極化信號DOA估計方法;隨后，針對混合信號情形，提出基于MUSIC、ESPRIT和廣義ESPRIT的DOA估計方法。針對第一個問題，我們使用均勻線性陣列，陣列中每個單元由兩個單極化傳感器組成。利用陣列幾何結(jié)構(gòu)和其平移不變特性，對陣列輸出和其共軛

6、構(gòu)造一組數(shù)據(jù)相關(guān)序列，將DOA估計問題轉(zhuǎn)化為正弦波頻率估計問題。經(jīng)過轉(zhuǎn)換，部分極化信號的秩-2信號協(xié)方差矩陣轉(zhuǎn)變成復(fù)正弦波的幅度，因此，陣列輸出信號的秩-2K信號子空間轉(zhuǎn)變?yōu)闃?gòu)造的相關(guān)序列的秩-K信號子空間。在此基礎(chǔ)上，我們對構(gòu)造的相關(guān)序列使用傳統(tǒng)的子空間算法進行信號DOA的估計。同時，我們給出了只要傳感器個數(shù)大于部分極化信號的個數(shù)，得到的DOA的估計值是唯一的。提出的算法對同時存在部分極化信號和完全極化信號的場合同樣適用。由于提出的算

7、法無需信號極化度的先驗信息，因此可以視作一種“盲”估計算法。對第二個問題，我們將傳統(tǒng)的MUSIC算法、ESPRIT算法和廣義ESPRIT算法應(yīng)用到同時存在完全極化和部分極化信號的情形。對MUSIC算法，我們構(gòu)造兩個估計算子:完全極化(CP)算子和部分極化(PP)算子，分別對完全極化信號和部分極化信號進行DOA估計。同時由CP算子和PP算子得到的角度估計值為部分極化信號的DOA，而僅由CP算子得到的角度估計值為完全極化信號的DOA。此外，

8、CP算子還能用于估計完全極化信號的極化信息。對ESPRIT算法，我們通過ESPRIT的特征值同時得到完全極化信號和部分極化信號的DOA估計。特別的，如果信號的DOA所對應(yīng)的ESPRIT特征值出現(xiàn)兩次，則該信號為部分極化信號，如果信號的DOA對應(yīng)的ESPRIT特征值僅出現(xiàn)一次，則該信號為完全極化信號。對廣義ESPRIT算法，我們通過一維搜索同時得到完全極化和部分極化信號的DOA估計值，但該方法無法對信號的極化信息進行分類。此外，ESPRI

9、T算法和廣義ESPRIT算法無法估計完全極化信號的極化參數(shù)。
　　2)提出了兩種利用六分量電磁矢量傳感器進行參數(shù)估計的方法。首先，研究了基于單電磁矢量傳感器平行因子分析的單頻信號參數(shù)估計算法;隨后，研究了存在互耦情況下的單電磁矢量傳感器DOA估計方法。對第一個問題，我們利用單頻信號的時延不變性構(gòu)造平行因子模型。并且，在此基礎(chǔ)上證明了只要采樣個數(shù)N≥2K-1或N≥4K-1，利用平行因子分解可以實現(xiàn)對K個非相關(guān)的完全極化信號或部分極化

10、信號進行分辨。提出的方法由于與電磁矢量傳感器導(dǎo)向矢量的線性獨立性無關(guān)，更為一般化。對第二個問題，我們應(yīng)用時域平滑技術(shù)擴展單個矢量傳感器可分辨信號數(shù)的限制，并且給出了使用單個矢量傳感器分辨K個部分極化單頻信號所需要構(gòu)造時域平滑矩陣的充分條件。然后，提出一種基于ESPRIT算法的方位-俯仰角和互耦系數(shù)的聯(lián)合估計方法。該方法無需使用校正信號和進行迭代計算。最后，推導(dǎo)了存在互耦時，單個矢量傳感器參數(shù)估計的克拉美羅界。
　　大量計算機仿真實