宽带阵列信号处理资料.ppt

宽带阵列信号处理及展望 主要内容 不同阵元接收到的信号是各信号源经不同延时后的叠加。 宽带信号的相对带宽较大，信号入射到各阵元上，不仅存在相位差异，其幅度也会有所变化。 在宽带信号情况下，导向矢量不再具有理想的秩1模型。 信号可用如下的复包络形式表示： 写成矢量形式为： 导向矢量阵为： 先将信号变换到频域，然后对带宽内的每一离散频点按照窄带方法进行建模。由于FFT运算速度快且易于计算机实现，因此实际中常用频域方法对宽带信号进行建模。 对于宽带信号，假设信号的带宽为B，第l个阵元的接收数据： （2-1） 等式两边做DFT得到 （2-2） 将观察时间T分为K段，然后对每个子段的观察数据进行J点的DFT，则 式中， 分别为对应时间段内某频率的接收数据、信号及噪声的DFT变换， 主要内容 基本思想：利用信号子空间和噪声子空间的正交性来估计信号的 参数。 窄带远场的信号模型： 则 数据的协方差矩阵可以分解为与信号和噪声相关的两部分，大特征值对应的特征矢量张成的空间称为信号子空间。 理想条件下，信号子空间和噪声子空间是相互正交的。 Music方法步骤： 由阵列数据 估计相关矩阵 对 作特征分解。 用 个大特征值对应的特征矢量构成 或用 个小特征值对应的特征矢量构成 用有哪些信誉好的足球投注网站矢量 向 作投影 计算谱峰： 谱峰与信号强度无关，只反映 与 的正交性。 基本思想：ESPRIT算法利用子阵间的旋转不变特性实现阵列的DOA估计。 将两组接收数据合并得 对X的协方差矩阵进行特征分解 大特征值矢量张成的信号子空间与阵列流型张成的信号子空间相同 此时，存在唯一的非奇异矩阵T，使得 显然上述的结构对两个子阵都成立，即 所以有 若A为满秩矩阵，则 一旦找到旋转不变关系矩阵 ，就可利用式 得到信号的入射角度。 常规的旋转不变子空间算法就是利用 的旋转不 变性求解信号的入射角度信息。 将宽带信号的阵列输出看作是一系列窄带信号的和。 对每一个窄带部分独立地应用DOA估计。 宽带阵列输出的信号可以被写作P个窄带信号的和， 考虑x(t)的第m个窄带组成部分: 于是第m个窄带组成部分 的M×M维协方差矩阵: 其中 为第m个窄带信号的协方差矩阵。 通常情况下用 来估计数据的协方差矩阵。 对 直接应用窄带的DOA估计算法就可以得到该窄带信号所对应的波达角的估计值。分别对K段数据分别进行处理，然后对这K个DOA估计采取某种平均，就可以得到宽带信号的DOA估计。 把观测时间内采集的N个信号分成K段，则每段信号时间 长度为N/K; 对每段信号作DFT得到K组互不相关的窄带频域分量； 求每个频率点数据的自相关矩阵； 对每个频率点上数据特征分解，求得各个频率点的信号 与噪声子空间； 构造频率点上的空间谱函数； 利用算术平均意义下的MUSIC空间谱进行估计。 信号在频率 处阵列协方差矩阵的表达式为： 聚焦后的协方差矩阵为： 聚焦前阵列输出协方差矩阵为： 聚焦前的阵列输出信噪比为: 式中 表示矩阵的迹。 聚焦后阵列输出协方差矩阵为 聚焦后的的阵列输出信噪比为 聚焦增益g为 TCT算法是利用各频率点间无噪声数据之间的关系来选取聚焦矩阵，则有 上式两边各取其协方差