分布源目标方位估计研究

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1、西北工业大学博士学位论文分布源目标方位估计研究姓名：李强申请学位级别：博士专业：信号与信息处理指导教师：李志舜20070301摘要算法。为了能够减少MLE算法的计算复杂度，论文提出了一种降维的MLE算法。新方法是三维非线性最优化问题，称之为三维MLE算法。分析表明新算法的计算量比四维MLE算法大为减少，同时还可以节省大量的存储空间，因此计算效率可以得到提高。文中对新算法性能的评估准则CRB给出了具体的计算公式，新cI沿计算公式的计算量也有所降低．最后通过计算机仿真验证，三维MLE算法和四维MLE算法的估计精度相当，因此新算法在减少计算量的同时没有损失性能，实用性和

2、实时性都显著提高。6．提出一种新的分布源模型和DOA估计方法：非对称大角度扩展分布源方位估计方法。在以往的分布源方位估计问题中，一般都假定分布源空间角度扩展很小，并且分布源角度扩展满足对称性。然而这是一种非常理想化的假设，现实中的分布源信号往往会突破这两种限制条件。为了更普遍的描述分布源模型，文中利用J∞obi．Ang凹(JA)级数展开和高斯混合模型技术，得出了非对称、大角度扩展分布源模型。新模型将不受分布对称性以及空间扩展角度的限制，以往的空间能量满足对称性和小角度扩展的分布源模型都可以看作是新模型的特例。在利用JA级数展开后得到的分布源模型中，模型误差仅仅和级

3、数展开的阶数有关，而和分布源空间扩展角度无关。当JA级数的阶数足够高时，分布源模型误差将会被控制在一个足够小的范围内。此外在理论建模中，一般将非对称的概率分布函数描述为多个对称概率分布函数之和。文中利用高斯混合模型来构造非对称分布，当调整混合模型中的参数时，非对称概率分布的形状也将发生改变。随后将新的分布源模型与最速下降算法结合，得出了新的分布源DOA估计算法，通过计算机仿真，结果表明新模型是合理有效的，估计方法的性能接近CRB。7．提出了二阶近似分布源模型及低阶近似sMVDR算法。在小角度空间能量扩展假设条件下，分布源模型可以用低阶Taylor级数近似表示。广义

4、阵列流型利用了一阶Taylor级数展开，这里称之为一阶近似分布源模型。文中研究表明，此种模型忽略高次项带来的模型误差以及DOA估计算法的性能损失还是比较可观的。因此提出了二阶近似分布源模型，即利用二阶1．aylor级数展开。新模型能够进一步减小模型误差，并且对相应的DOA估计算法带来较大的性能提升。文中将一阶近似分布源模型和二阶近似分布源模型统称为低阶近似分布源模型。此种分布源模型与空间能量分布形式无关，实用性更强；在此模型基础上得到的DOA估计方法简单明确，计算量较小，同时也具有良好的估计性能。随后将分布源的一阶近似模型、二阶近似模型、空间频率模型和低阶JA级西

5、北丁=业大学博士学位论文数展开模型的模型精度进行了比较。结论是空间频率模型的精度最高，一阶近似模型和二阶近似模型的精度比较接近，并且和低阶JA级数展开模型的精度处于同样的数量级。关键词：方位估计，点源，分布源，相干分布源，非相干分布源，部分相干分布源，阵元域，波束域，最大似然，Jacobi-Ang盱级数，高斯混合模型，广义阵列流型Abstracththec‘m啷tionalfeseardhondi碍ction-0farrival(DOA)estiⅡlation，thesourceisllsually部s啪odt0beapom．BIIt丘哪the虹meof90sof

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