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[成果]
1400201359
湖北
TN91
应用技术
工程和技术研究与试验发展
公布年份:2012
成果简介:阵列信号处理技术广泛用于雷达、通信、导航、声纳等空间信息获取与处理的众多领域。阵列信号处理涉及的空域采样不可避免的存在各种误差即阵列流形误差、背景噪声统计模型误差、信号统计特性误差以及运算量大等问题长期以来一直是制约其实际应用的主要因素。为此,在多项国家自然科学基金的资助下,该项目针对上述问题进行了系统和深入的研究,取得的主要创新点如下:在背景噪声为空间带限噪声或空间非均匀色噪声的情形下,首次研究了利用阵列接收数据协方差矩阵获得噪声协方差矩阵的估计方法,并通过估计的噪声协方差矩阵对接收数据进行预处理,从而大大提高了空间信号源的定位精度和改善了传统波束形成的性能。研究了空间近场源的距离和波达方向(DOA)以及频率多参数联合估计算法,率先提出了基于四阶累积量的利用极化敏感阵列接收的近场源定位方法,该方法仅利用设置的三个导引阵元而无需利用阵列的中心对称结构,避免了阵列孔径的损失,且可以给出参数估计的闭式解,利用电磁信号的极化特性,因而可以增强空间测向系统的分辨能力。进一步研究了在信号载频未知的情况下,近场源的距离、DOA及频率多参数联合估计方法,算法具有闭式解,且多维参数能很好配对,适合于任意高斯噪声环境,提高了高斯色噪声环境下的参数估计性能。利用双基元阵列接收,提出了基于状态空间实现的正弦信号频率、时延联合估计算法;进一步研究了基于平行因子分析的频率及时延估计快速算法,其计算复杂度较低,实测语音数据分析表明,提出算法可以推广应用于基于麦克风阵列的语音源定位和语音增强。研究了基于不同阵列结构接收的二维DOA估计快速方法,算法运算量低,角度空间分辨率和估计精度较高,适于实际工程应用。在自然界、工程技术领域,很多信号可以用多项式相位信号来近似和建模,该项目研究了基于子空间方法的单分量非平稳多项式相位信号参数估计算法,由于子空间算法能实现多参数联合估计,因而克服了传统PPT类方法中的参数估计误差传递的影响,其优点是比基于HAF和PHAF的方法具有更低的信噪比门限。由于该算法采用了参数分离技术,与现有的多参数联合估计算法ML及NLS方法相比,其计算复杂度大大降低。在国内外核心期刊和国际学术会议上发表论文40余篇,其中被SCI收录11篇,EI收录25篇,ISTP收录2篇,其中在国际著名的IEEE系列杂志发表论文5篇,论文被他引共200余篇次(8篇代表作被SCI他引共40余篇次,单篇SCI引用最高25次)。该项目推动了阵列信号处理理论的发展和工程应用,上述部分研究成果用实测数据进行了验证,效果良好,为其相关应用提供了关键技术支撑,因而具有重要的理论意义和广阔的应用前景。