分布式信源低复杂度参数估计算法研究

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1、UDC学位论文分布式信源低复杂度参数估计算法研究（题名和副题名）郑植（作者姓名）指导教师姓名李广军教授博导电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请学位级别博士专业名称通信与信息系统论文提交日期2011.3论文答辩日期2011.6学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人年月日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号万方数据StudyonLow-complexityParameterEstimationMethodforDistributedSourcesMajor:Comm

2、unicationandInformationSystemAdvisor:Prof.LiGuangjunDoctor:ZhengZhi万方数据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及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它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谢意。签名：日期：年月日关于论文使用授权的说

3、明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日万方数据摘要摘要分布式信源广泛存在于雷达、声纳和移动通信等领域。例如，在城区密集环境中，建筑物、道路和车辆等物体易引起多径传播现象，从而导致信号的能量发生一定程度的空间

4、扩散。对于分布式信源，基于点源假设的传统参数估计算法已不再适用。为此，众多学者提出了一些分布源模型和相应的参数估计算法。然而，这些算法大多需要进行多维非线性优化或者多维谱搜索，计算复杂程度很高，不利于实时处理和工程实现。此外，现有的算法几乎都假设分布源是静止的，而不能对移动分布源的中心波达方向（DOA）进行实时跟踪估计。针对上述问题，本文在对现有分布源模型和参数估计算法进行全面分析的基础上，重点对分布源的低复杂度参数估计和中心DOA的快速跟踪问题做了深入系统的研究，并取得了若干具有创新性的研究成果

5、。论文的主要工作和创新点可概括如下：1.在深入研究相干、非相干分布源模型及现有空时分布源模型的基础上，提出了两种新的分布源模型：角度相干时延相干分布源和角度非相干时延非相干分布源，并推导了相应的阵列接收矢量的表达式或阵列协方差矩阵的表达式。2.提出了一种相干分布源的低复杂度参数估计算法。该算法利用了均匀线阵的平移子阵间的近似旋转不变性质和传播算子方法，能够实现中心DOA和角度扩展参数的解耦估计。由于避免了二维搜索和样本协方差矩阵的特征分解，该算法比现有算法有更少的计算花费，并且在低信噪比下的估计性

6、能良好。3.提出了两种低复杂度的相干分布源二维中心DOA估计算法。第一种算法利用了特殊的双平行线阵中存在的两个近似旋转不变关系，由总体最小二乘法求得两个对应的旋转不变矩阵，进而估计出分布源的中心方位角和中心俯仰角。第二种算法利用了特殊的三平行线阵中存在的三个近似旋转不变关系，由传播算子法求得对应的三个旋转不变矩阵，进而估计出分布源的二维中心DOA。与传统算法相比，上述两种算法无需谱搜索，计算复杂度更低，且能用于具有不同角分布的多源场合。4.提出了两种非相干分布源的低复杂度参数估计算法。第一种算法利

7、用了样本协方差矩阵次对角线元素的相位信息和无噪声协方差矩阵的首列矢量，能够实现中心DOA和角度扩展参数的解耦估计。该算法无需对样本协方差矩阵做特征分I万方数据摘要解，估计单个分布源的两个参数时仅需完成一次一维搜索，因而，计算复杂度较低。第二种算法基于空间靠得很近的两个平移线阵近似满足的旋转不变性质，由传播算子求得对应的旋转不变矩阵，进而利用旋转不变矩阵的特征值加权估计出分布源的中心DOA。该算法无需谱搜索和对样本协方差矩阵做特征分解，与现有算法相比，计算上更具优势，并且对模型误差稳健。5.提出了两

8、种二维非相干分布源的低复杂度参数估计算法。第一种算法利用L型阵列构造了两类空间互相关函数，并在小角度扩展假设下，由空间互相关函数的相位信息估计出分布源的中心方位角和中心俯仰角。该算法无需任何搜索和矩阵的特征分解运算，计算复杂度非常低，且对分布源的角分布形式不敏感。第二种算法首先利用空间靠得很近的两个平行线阵获得中心俯仰角的初始估计，然后由中心俯仰角初值将一个四维参数优化问题转化两个一维参数优化问题和一个二维参数优化问题。该算法大大减轻了计算负担，且能处理多个分布源。6.提出了三种分