【摘 要】
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在相同阵元数目情况下,与均匀阵相比,稀疏阵可有效扩大阵列孔径,提升DOA估计的精度和分辨率。因此,阵列优化和稀疏阵列空间谱估计技术日益受到研究人员关注。本文分析了DOA估
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在相同阵元数目情况下,与均匀阵相比,稀疏阵可有效扩大阵列孔径,提升DOA估计的精度和分辨率。因此,阵列优化和稀疏阵列空间谱估计技术日益受到研究人员关注。本文分析了DOA估计和遗传算法,重点研究了利用遗传算法对阵列进行稀疏优化,提出了稀疏阵列的DOA估计以及去模糊和旁瓣电平优化算法,本文主要工作包括:1、研究了DOA理论的相关知识及经典代表算法,总结了基于均匀阵列的常见空间谱估计阵列信号模型。2、了解了遗传算法（GA）原理与具体实现,介绍了遗传算法具体流程,通过遗传算法求函数极值仿真,体现了遗传算法的优点。3、提出了利用遗传算法（GA）实现阵列天线稀疏结构优化的流程步骤,构建了以相对旁瓣电平最小的适应度函数,通过仿真,达到了减少天线阵元,降低成本,防止出现栅瓣,同时得到低旁瓣方向图的目的。稀疏时,发现圆形阵列旁瓣电平下降不明显,利用遗传算法与其它算法相结合来进一步降低圆阵列旁瓣电平,仿真结果表明遗传算法与相位-幅度法结合在同等迭代次数情况下旁瓣电平值最低,收敛效率更高。4、研究了DOA估计的相关技术,包括利用l1SVD稀疏信号重构的DOA估计方法,仿真体现了它在信噪比低的情况下精度高的优点。提出了一种利用半圆基质的MUSIC方法去除波达方向角模糊,能够有效去除平凡和非平凡模糊。分析了影响DOA估计性能的因素,提出了阵元位置误差校正方法。
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