基于分布式非均匀阵列的DOA估计方法研究.pdfVIP

摘要

摘要

DOA（DirectionofArrival）估计作为阵列信号处理领域的一个重要研究方向，

旨在准确估计信号源在空间中的入射方向，可以广泛应用于雷达、声纳和无线通

信等领域。分布式阵列基线长度较大，可以大大提高空间分辨能力。同时子阵列

能够快速运动和部署，具有较高的机动性。

一般分布式阵列对于环境要求较为苛刻，不仅要求子阵均匀，还要求子阵全

部处于共基线状态。然而，在实际布置阵列时，可能存在子阵的运动，使得总体

的结构发生变化，形成了分布式非均匀阵列。此外分布式均匀阵列估计的入射信

号数量只相当于均匀子阵的估计数量，是通过牺牲了一定的阵元数量提高了测角

精度。需要考虑提高分布式阵列可估计的入射信号数量问题。所以对于分布式非

均匀阵列的DOA估计方法研究有重要意义。本文对一般分布式非均匀阵列和子阵

非均匀的分布式非均匀阵列进行了研究，主要的贡献和创新点如下：

（1）对于子阵非均匀的分布式阵列，ADC（Analog-to-DigitalConverter）如

果进行高精度采样需要较高的硬件成本。因此设计了基于单比特量化的混合酉

ESPRIT-MUSIC（EstimationofSignalParametersviaRotationInvarianceTechnique，

MultipleSignalClassification）算法，该算法能够减少硬件的成本，还能够提高阵

列自由度。仿真结果证明，对于12阵元的分布式嵌套阵列，在信噪比为−6dB时

◦

该算法的测角精度能够达到0.1。对于入射信号超过分布式非均匀阵阵元数的情

◦

况，在信噪比达到0dB时，混合酉ESPRIT与MUSIC算法的均方根误差约为0.1，

阵列自由度有所提高。

（2）对于复杂外界环境而言，分布式阵列可能无法按照预定的排列方式排列，

由于子阵元的运动，可能使得总体的结构发生变化，此时分布式阵列的采样矩阵

与预期不同，需要重新得到全局的采样矩阵。因此本文基于分布式非均匀阵列的

子阵列的采样矩阵和子阵列位置信息，推导出了一般分布式非均匀阵列的全局采

样矩阵公式。

（3）对于一般的分布式非均匀阵列，子阵可能存在一些测量误差，两个子阵

也可能无法保证处于同一基线上。本文从MUSIC和MST作为考虑的出发点，设

计分布式MST-MUSIC算法，在减少MUSIC算法的运算复杂度情况下，能够保持

测角的精度。

关键词：DOA估计，阵列流型分离技术，分布式非均匀阵列，单比特量化

I

ABSTRACT

ABSTRACT

DOA(DirectionofArrival)estimationisanimportantresearchdirectioninthefield

ofarraysignalprocessing,aimingtoaccuratelyestimatetheincidentdirectionofsignal

sourcesinspace,withbroadapplicationsinradar,sonar,andwirelesscommunications.

Distributedarrayswithlargebaselinescangreatlyimprovespatialresolution.Meanwhile,

sub-arrayscanmoveanddeployquickly,providinghighmobility.

Ingeneral,distributedarrayshavehighenvironmentalrequirements,notonlyre-

quiringthesub-arraystobeuniform,butalsorequiringalls