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相干信源DOA估计是阵列信号处理的一个研究热点,在雷达、通信、声呐等领域有着广泛的应用前景。针对相干信源的DOA估计问题,各国学者提出了不少算法,这些算法大致可分为两类,一类是降维类处理算法,另一类是非降维类处理算法。 空间平滑技术是目前一种较有效的降维类解相干处理算法。对相干信号源的DOA估计具有理想的性能,其计算量小,便于实现,但它是通过牺牲阵列有效阵元数来换取解相干能力的,阵列孔径有一定的损失,且在低信噪比条件下算法性能较差。 论文围绕空间平滑类算法以及算法存在的一些问题做了研究,在已有成果的基础上提出了改进方案,论文主要工作包括: 1.分析了传统的阵列信号DOA估计算法:MUSIC算法和ESPRIT算法。指出传统算法在相干信号源情况下将会失效,并给出了计算机仿真结果。 2.分析了空间平滑类算法的解相干原理,介绍了三种较有效的空间平滑类算法:前向空间平滑算法、前后向空间平滑算法和改进的前后向空间平滑算法。其中,前/前后向空间平滑算法都只用到子阵的自相关信息,而忽略了子阵的互相关信息,导致了一定的信息损失。而改进的前后向空间平滑算法则克服了这一缺陷,使阵元的有效孔径减少程度降低到最小,提高了解相干能力。这几种空间平滑类算法都以牺牲天线的有效阵元数为前提,因此减少了可分辨信号源的数目。 3.针对空间平滑算法减少有效阵元数这一问题,分析了修正的MUSIC算法(MMUSIC算法)。该算法不以减少阵元的有效孔径为前提,可将信号源间的相关系数降低为原来的63%。但是,MMUSIC算法的缺陷在于当相邻两个相干信源的角度间隔较小时,算法的估计性能恶化。因此,作者提出了基于互相关矩阵的MMUSIC相干信源DOA估计算法,该算法可准确估计相隔角度为1°的两个相干信号源,使相邻信号源的DOA估计性能得改善。 4.理想情况下阵列接收数据的协方差矩阵具有Toeplitz性质,而实际情况中,由于有限次快拍和系统误差的影响,协方差矩阵的Toeplitz性能被