阵列天线互耦校正与解相干doa估计研究

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1、分类号:中图分类号:TN911.7学科分类号:510.5015密级:天津理工大学研究生学位论文阵列天线互耦校正与解相干DOA估计研究(申请硕士学位)学科专业:通信与信息系统研究方向:移动通信技术作者姓名:董旭皓指导教师:马秀荣教授2014年2月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’SDegreeIIllllllUllllllllllIIIIY2519530StudyonMutualCouplingCalibrationandDOAEstimationofCoherentSignalsinArray

2、AntennaByDongXuhaoSupervisorProf.MaXiurongFeb.2014独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得墨盗堡墨盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:遣伛赌签字日期:仂心年飞月弓日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解叁盗墨兰盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权叁盗墨墨太至可以将学位论文的全

3、部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编,以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:雀忸皓签字日期:伽饵年j月≥日导师签名:马秀策签字日期:≯件年≥月;日摘要波达方向(DirectionofArrival,DOA)估计技术可提取和利用接收信号中的有用信息对接收信号的入射方向角进行参数估计。本文主要对阵列天线DOA估计中的互耦校正和相干信号DOA估计两个核心问题进行了研究,对所提出算法的有效性进行了仿真分析。(1)提出了一种互耦自校正算法(Self-cal

4、ibrationAlgorithmforL—shapedarray,SAL),实现了L型阵列天线的互耦自校正和来波信号二维DOA估计。其使用了计算量更小的级联估计,可提升低信噪比下阵列天线的DOA估计效果。本算法在L型阵列天线的基础上将坐标原点设置为虚拟参考阵元,进而在该阵列结构下推导了新形式的去耦重构矩阵,并利用所获得的新的重构矩阵构建MUSIC谱峰搜索表达式,实现了二维DOA估计和互耦系数的估计。仿真结果表明,在快拍数为100,两次迭代后,信噪Ll',(SignaltoNoiseRatio,SNR)低于lOdB时,本文算法的DOA估计精度平均提高了18.13%,互耦系数校

5、正精度提高了24.15%;在信噪比为0dB,两次迭代后,快拍数低于400时,本文算法的DOA估计精度平均提高了0.32%,互耦系数校正精度提高了21.35%。(2)提出了一种改进的空间差分算法,实现了均匀阵列天线对相干和不相关混合信号的DOA估计。其具有更好的抗色噪声性性能,最大可检测信号数可以超过阵元数。本算法将阵列天线分为多个子阵列,由相邻子阵列所构造协方差矩阵可用于相干信号的DOA估计,而不相关信号的DOA估计则是由传统的MUSIC算法完成。由于阵列中的色噪声具有相关性,故本算法能够很好地消除色噪声对DOA估计精度的影响。本算法还推导了最大可检测信号数与阵元个数、子阵列

6、个数的数学关系表达式,对DOA估计精度与子阵列个数之间的关系进行了讨论。仿真分析表明,本算法在低信噪比色噪声环境下具有更小的估计误差,可识别的最大信号数在一定范围内可超过均匀线阵的阵元个数,DOA估计精度随子阵列数的增加可得到改善,但是最大可检测信号数与估计精度之间存在一种平衡关系。关键词:阵列天线DOA估计L型均匀阵列互耦校正相干信号AbstractDirectionofarrival(DOA)estimationtechnology,whichisanimportantaspectinarraysignalprocessingfield,Canbeusedtoestima

7、tethedirectionangleofreceivedsignalsbyextractingtheinformationinsignals.Inthisdissertation,twoproblemsoftheDOAestimationinthearrayantennaareresearcheddeeply,whicharemutualcouplingcalibrationandmethodofDOAforcoherentsignals.1.Aself-calibrationalgorithmfor

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