研究了均匀线阵(uniform linear array,ULA)的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种能充分利用阵列结构上来波数据的信号处理方法进行角度估计。所提方法的关键是采用天线阵列因子的实部来构造新的信号接收模型,进而...研究了均匀线阵(uniform linear array,ULA)的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种能充分利用阵列结构上来波数据的信号处理方法进行角度估计。所提方法的关键是采用天线阵列因子的实部来构造新的信号接收模型,进而通过独立分量分析(independent component analysis,ICA)对接收信号进行盲分离,用最小二乘(least square,LS)法求解入射信号的角度,同时给出了天线阵元间距应满足的条件。仿真表明,与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法相比,本文方法能够适应阵元间距的变化,在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)时估计性能以及角度分辨力均较优,通过一步粗估计就可获得较高精度且具有实时性,均方根误差(root mean square error,RMSE)向克拉美-罗界(Cramer-Rao bound,CRB)的逼近程度也说明了新方法的优势,此外还可以采用细估计来提高估计精度。展开更多
文摘研究了均匀线阵(uniform linear array,ULA)的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种能充分利用阵列结构上来波数据的信号处理方法进行角度估计。所提方法的关键是采用天线阵列因子的实部来构造新的信号接收模型,进而通过独立分量分析(independent component analysis,ICA)对接收信号进行盲分离,用最小二乘(least square,LS)法求解入射信号的角度,同时给出了天线阵元间距应满足的条件。仿真表明,与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法相比,本文方法能够适应阵元间距的变化,在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)时估计性能以及角度分辨力均较优,通过一步粗估计就可获得较高精度且具有实时性,均方根误差(root mean square error,RMSE)向克拉美-罗界(Cramer-Rao bound,CRB)的逼近程度也说明了新方法的优势,此外还可以采用细估计来提高估计精度。
