宽带信号波达方向估计算法.doc

宽带信号波达方向估计算法 一、研究背景和意义 阵列信号处理是空域信号分析和处理的一种重要手段，它的应用涉及雷达、声纳、通讯、地震、勘探、射电天文、医学成像等多种军事和国民经济领域。阵列信号处理技术在近二十年来发展极其迅速，特别是高分辨阵列测向技术和波束形成技术。阵列信号处理的一个基本问题就是确定同时处在空间某一区域内的多个感兴趣的空间信号的方向或位置，即实现信号的分辨和定位，这也是雷达、声纳、通讯等探测系统的重要任务之一。为了解决这一基本问题，传统的处理方法主要是采用常规波束形成法。对于有限的阵列孔径常规波束形成法的分辨能力受到瑞利限的限制，即对于一个确定的有限阵元构成的阵列，其最小波束宽度是一定的，而当多个信号处于同一波束宽度内时，常规波束形成法不能分辨这些信号。近些年发展起来的高分辨算法由于能突破瑞利限，因而受到人们普遍的关注。 空间谱是阵列信号处理中的一个重要概念，相对于时域频谱表示信号在各个频率上的能量分布，空间谱就表示信号在空间各个方向上的能量分布情况，因此若能获得信号的空间谱，就能得到信号的波达方向(direction．of-arrival，DOA)，也就是信号的估计。所以空间谱估计常称为DOA估计、角度估计、方向估计或测向。由于宽带信号在实际工程中广泛采用，因此如何有效地实现对宽带信号空间谱的高精度、高分辨率估计是当前的一个研究热点。阵列信号处理的任务就是从观测数据中提取接收信号的空间信息，以实现对空间信号的检测及分辨。 传统的阵列信号处理技术对信号环境作了很多理想化的假设，在这些假设的基础上利用阵列输出信号的协方差矩阵，根据一些思想或准则得到了相应的高分辨阵列测向算法和波束形成算法，如果信号模型与实际的信号环境匹配，则会使算法性能大大下降，甚至失效。随着科技的进步，要求新一代的雷达和声纳设备具有检测微弱信号、精确估计目标参数、跟踪和识别目标的能力，这对阵列信号处理的方法和手段提出了更高的要求。 在传统的阵列信号处理系统中，主要是对窄带信号进行处理。目前关于阵列窄带信号的高分辨算法己经比较成熟，窄带阵列探测系统已经广泛应用于军事及民用领域。但是随着信号处理技术的发展，信号环境日趋复杂，信号形式多样，信号密度日渐增大，信号频率分布范围不断拓宽，使信号在空域和频域上分布范围和密度大大增加，窄带阵列探测系统的缺点逐渐显示出来。宽带信号是相对窄带信号而言的，一般认为信号的相对带宽大于10％为宽带信号。开展宽带阵列高分辨算法的研究是阵列信号处理的一个重要研究方向。由于宽带信号具有目标回波携带的信息量大、混响背景相关性弱，有利于目标检测、参量估计和目标特征提取等特点，在有源探测系统中越来越多地使用宽带信号。而在无源探测系统中，利用目标辐射的宽带连续谱进行目标检测也是有效发现目标的一种重要手段。处理宽带信号的需求推动了对宽带阵列高分辨算法和宽带探测系统的研究。事实上，近二十年来，许多宽带信号处理方法也应运而生，如时频分析、小波分析等现代信号处理方法。 由于宽带阵列信号的处理比窄带信号的处理复杂得多，运算量大，运算更为复杂，如何合理、充分地利用宽带信息，以获得比单纯使用某一窄带时更好的处理效果，是阵列信号处理面临的研究课题，研究适合于宽带信号的阵列高分辨算法具有非常重要的意义。另外，虽然宽带高分辨算法具有很多优势，但是其运算量大，不易实时处理，这大大限制了这种方法在工程中的应用。 二、研究现状 高分辨空间谱估计技术是七十年代末、八十年代初出现的一种新的阵列信号处理技术，它是阵列信号处理迅速发展的产物。阵列信号处理的目的是提取信号场的特征，获取信号源的信息，主要研究问题包括波束形成、目标方位估计、目标个数估计、目标分类和阵列误差校正等，其中目标方位估计是最基本的问题。 最早的基于阵列的DOA算法指的是常规波束形成(CBF)法，该方法的缺点是无论信噪比有多高，对于一个波束宽度内的多个空间目标是不可分辨的，即存在瑞利限，要想提高分辨率，有效方法就是增大阵列孔径，但是这往往又受到实际条件的限制。对常规的波束形成法进行修正，就出现了早期的窄带信号高分辨DOA估计方法：Burg的最大嫡法(MEM)和最小方差法(MVM)。这两种方法仅仅是通过增加对己知信息的利用程度来提高对目标的分辨能力，并没用在谱估计技术方面取得实质性的突破。直到1979年，Schmit等人提出的具有里程碑意义的多重信号分类(MUSIC)算法以后，才实现了真正意义上的阵列高分辨测向，这是DOA估计理论发展过程中一次质的飞跃。该方法把数据协方差矩阵进行特征值分解，得到与信号对应的特征矢量和与噪声对应的特征矢量，它们分别张成对应的信号子空间和噪声子 空间，然后利用这两个子空间的正交性来估计信号方位，而且当信号不完全相关时，可以得到渐近无偏的估计量。实践证明，它在小阵