干扰背景下的目标方位估计

论文总字数：22145字

摘 要

信号DOA估计在雷达、声纳、通信、地震勘探、天文以及医学诊断等多个涉及国民经济和国防技术领域应用广泛。在实际应用中，接收信号通常是强干扰和弱信号并存，当干扰强度大于目标信号时，弱信号就会被强干扰所掩盖，这个时候就需要对强干扰进行抑制，以获得我们所需的目标信号。

本文首先介绍了空间谱估计的基础知识，研究了常规的波达方向（DOA，Direction of Arrival）估计方法，包括CBF、MVDR、MUSIC算法，通过仿真实验，对比分析了三种算法的性能。

然后讨论了强干扰背景下信号DOA估计的方法。研究了逆波束形成（IBF）干扰抵消法，研究提出了一种改进的逆波束形成干扰抵消法；研究了后置波束形成（PIC）方法，详细讨论PIC算法的原理，讨论两种改进的后置波束形成（PIC）方法，第一种方法称为 正交干扰波束形成器（OIB），第二种方法称为改进的干扰波束形成器（IIB）；研究了波束区域零陷干扰抑制方法，该方法在干扰源方向形成指向性零点，对其进行抑制，并理论分析推导出了波束零陷权的表达式，同时对各种算法做仿真验证算法性能。

关键字：强干扰弱信号、DOA估计、IBF、PIC、波束零陷

The Research of Signal DOA Estimation in The Presence of the Interference

Abstract

Signal detection is widely used in many fields of national economic and defense technology such as in radar,sonar,communications,seismic exploration,astronomy and medical diagnosis.In practical applications,datum received by array antenna simultaneous existence of the weak expected signals and strong interference signal,signal detection is generally affected by interference,When the interference signal is stronger than the signal,the weak signals will be overshadowed by strong interference.We need to suppress the strong interference.

This paper introduces the basics of spatial spectrum estimation,we study the conventional DOA (DOA, Direction of Arrival) estimation method,including CBF,MVDR, MUSIC algorithm, through simulation,Compare and analysis the performance of the three algorithms.

Then discusses methods strong interference signal DOA Estimation backgrounds.Study the IBF (IBF) interference cancellation method;Study presents an improved IBF interference cancellation method;Study Postbeamformer Interference Canceler (PIC) method ,discuss in detail the principles of PIC algorithm, and discusse two Postbeamformer Interference Canceler(PIC) method, the first method called Orthogonal Interference Beamformer (OIB), the second called Improved Interference Beamformer (IIB);Research on the null-forming interference suppression method and derive expressions beam nulling rights.At the same time we do the performance simulation .

Key words：strong interference/weak signal；direction of arrival estimation；IBF；PIC；

null-forming

目录

摘要 I

Abstract II

目录 III

第一章 续论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2 国内外现状 1

1.3 本文主要工作及章节安排 3

第二章 DOA估计数学模型与基本算法 4

2.1阵列模型 4

2.2阵列接收信号模型 5

2.2.1窄带信号模型 5

2.2.2 宽带信号模型 7

2.3 DOA估计的基本算法 8

2.3.1常规波束形成（CBF） 8

2.3.2最小方差法（MVDR） 9

2.3.3多重信号分类（MUSIC） 10

2.4仿真及性能分析 12

2.5 本章小结 15

第三章 逆波束形成（IBF）干扰抵消法及信号DOA估计 17

3.1 IBF算法原理 17

3.2基于IBF的一种改进算法 18

3.3 仿真及性能分析 19

3.4 本章小结 22

第四章 后置波束形成（PIC）干扰抵消法及信号DOA估计 23

4.1 PIC算法原理 23

4.2仿真及性能分析 25

4.3本章小结 27

第五章 波束区域零陷干扰抵消法及信号DOA估计 28

5.1 波束零陷干扰抵消法原理 28

5.2 仿真及性能分析 30

5.3 本章小结 34

第六章 全文总结 35

参考文献 36

致谢 38

1. 续论

1.1研究背景及意义

阵列信号处理是信号处理的一个重要分支，在雷达、声纳、通信、地震勘探、天文以及生物医学等多个涉及国民经济和国防技术领域中都有着极其广泛的应用。阵列信号处理技术是在空间中放置很多传感器组成传感器阵列接收各种信号，先对接收到的阵列数据做处理，过滤掉我们不感兴趣的信号，从而精确、有效地估计和提取出目标信号参数的一种技术。半个世纪以来，数字信号处理技术、无线数字通信技术和集成电路等信息技术的迅猛发展，阵列信号处理技术也蓬勃发展。

信号到达方位（DOA）估计一直是阵列信号处理的研究重点，也是空域信号估计的重要参数。经过几十年国内外学者的共同努力，DOA有了长足发展和很大进步。技术不断成熟应用领域不断扩大，从窄带信号到宽带信号，从低分辨率到高分辨率的发展。与之相关的的领域如生物工程、图像处理、语音信号处理也飞速发展。

在实际应用中，接收信号通常是强干扰和弱信号并存，当干扰强度大于目标信号时，弱信号就会被强干扰所掩盖，DOA估计的性能会受到严重影响。这个时候就需要对强干扰进行抑制，以获得我们所需的目标信号。例如，当一艘水面舰艇截获来自水下远处潜艇的弱信号，通过信号DOA估计就可以确定其位置，但是首先要抑制干扰信号。在国防建设、海洋探测等方面都有重要应用。因此，强干扰背景下的信号DOA估计研究有重要的理论与现实意义。

1.2 国内外现状

目前，运用阵列天线进行信号检测和参数估计方法被广泛应用很多领域。阵列信号处理的研究两个方面的内容，包括空间谱估计和自适应波束形成。空间谱估计技术是空间中放置很多传感器组成传感器阵列接收处理信号的一种技术，时域中的频谱表示信号在各个频率点上的能量分布，空间谱表示的信号在空间各个方向上的能量分布。在半个世纪以来的快速发展中，空间谱估计技术也取得了卓有成效的研究成果，常见的估计方法分为几类：传统法

（conventional technique）、最大似然法（maximum likehood technique）、子空间法（subspace based technique)、以及特性恢复法和子空间法的综合(integrated technique)等，这些方法可以准确、有效地估计到来波信号角度方位信息，运算量适中，其中，多重信号分类法（MUSIC）、旋转不变子空间法（ESPRITE）是DOA 估计的经典算法。

对于信号空间谱估计问题，国内外的专家学者们进行了长期深入的研究改进。1965年Bartlett等提出的常规波束形成（CBF）方法，该方法按照一定几何形状（直线，圆形等）排列的多元基阵的各阵元输出经过处理（例如加权，延时，求和等）形成波束空间指向性。波束形成算法的基本思想是：通过将各阵元输出进行加权求和，在一定时间内将各个阵元的输出波束“导向”到同一个方向上。因此，一个波束形成器可以看成一个空间滤波器，空间其他方位的信号可以被抑制。只让指定方位的信号通过，这样既可以增加期望信，也可以有效抑制干扰。但由于受到瑞利准则的限制，分辨率不高。因此要想提高目标方位估计的分辨率，就要研究更好的算法来实现。1967年Capon等提出的一种自适应的空间波数谱估计算法，称为最小方差法（MVDR）。MVDR尝试去解决CBF分辨率低的不足，MVDR波束形成法就是使用一些自由度在感兴趣的观测方向形成一个波束，与此同时利用其他的自由度在干扰信号方向形成零陷，使干扰信号的输出功率最小。在保证来波方向信号源能量不变的前提下，使其它方向的输出功率最小。MVDR算法提高了分辨率，有效的抑制了干扰。为了进一步提高空间谱估计的性能，1979年Schmidt R O等人提出了多重信号分类（MUSIC）算法。这一算法的提出起了里程碑的作用，提出了一种新的方法，对矩阵协方差进行预处理，促进了特征结构分解类算法的发展。它的基本思想是直接将阵列接收信号的协方差矩阵进行特征值分解，得到和特征值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目标信号的参数如信号强度、入射角度等。MUSIC算法就是利用这两个正交的子空间构造出尖锐的空间谱峰，从而使得算法的分辨率大大提高了。

然而在复杂的实际环境中，阵列接收数据中通常是信号、干扰、和噪声并存的情况，并且干扰信号强于目标信号，传统的阵列信号的DOA方法不能侦测到弱信号目标，这就需要更具有针对性的算法来解决这些难题。在传统方法的基础上研究出了具体情况下的解决办法，如逆波束形成（IBF）、交投影变换的弱信号空间谱估计、空间后置处理、扩充噪声子空间法、波束区域零陷等方法。逆波束形成干扰抵消法（IBF）的实现大致可分为以下几个步骤，第一步对各阵元的接收信号进行波束形成，这样就可以确定强干扰信号的方位。第二步在干扰信号的方位上，利用阵元数据形成一组波束输出用来重新构建干扰信号。第三步将原来接收数据减去干扰信号相就得到获得干扰抵消后新的接收数据，对新的接收数据进行波束形成处理，估计目标方位。假如效果不理想还有噪声干扰存在，那么就要继续重复上面的过程，一直到干扰抵消的效果符合我们的要求。后置波束形成干扰抵消器是一种波束域空间单通道自适应处理器, 它主要依靠目标波束和干扰波束的输出进行干扰抵消。在强干扰弱信号的情况下, 常规波束方法估计不到弱信号, 用 PIC有可能探测得到弱信号，PIC的原理也不复杂，通过调节权值来实现。该方法通过在干扰源方向形成指向性零点，对其进行抑制。目前波束零陷方法主要有两类，一是零陷波束形成权法、一是空间矩阵滤波器设计法。

多年来，中外学者对DOA估计的算法进行了大量的研究与改进，理论不断完善。与此同时，人们也不断地考虑算法的实际应用问题，对此也做了卓有成效的研究。目前，空间谱估计应用于实际还需要解决很多问题，如算法的效率以及实现复杂度等问题。现在与空间谱估计相关的工作还有很多，在民用、军事领域应用广泛，如海洋信号探测、外空无线通信、军事侦察等方面。未来随着对空间谱估计技术研究的不断进步和发展，发展前景非常明朗。

1.3 本文主要工作及章节安排

本文围绕干扰背景下的目标方位估计问题展开研究，采用理论分析与MATLAB仿真结合的方法，具体内容安排如下：

第一章概述课题研究的背景和意义，总结信号DOA估计的国内外发展的现状。

第二章简述阵列信号处理的基本原理、基本模型，介绍目前空间谱估计常用的几种算法的原理及实现方法，并对它们进行仿真及性能的比较和分析。

第三章研究线列阵非相关干扰背景下的宽带弱信号高分辨率DOA估计方法，讨论基于逆波束形成干扰抵消方法，研究提出了一种改进的逆波束形成干扰抵消方法，并用MATLAB进行算法实现和仿真实验，分析不同信噪比下算法的DOA估计性能和分辨性能。

第四章介绍了后置波束形成（PIC）干扰抵消法及信号DOA估计，通过理论分析与仿真相结合，验证算法性能。

第五章研究波束区域零陷干扰抵消法及信号DOA估计，仿真并验证性能。同时对上述三种算法性能进行对比。

第六章全文总结，总结了本课题的结论和心得体会，同时也对未来进行的研究方向进行了展望。

第二章 DOA估计数学模型与基本算法

空间谱估计是指通过位于空间不同位置的阵列实现空间信号的参数估计的技术。空间谱表示阵列信号在空间的能量分布，只要能够计算出空间谱，就可以很容易获取信号的波达信息。空间谱估计也被成为DOA估计。信号DOA估计的基本问题是确定处在空间中同一区域多个期望信号的位置，实现对信号分辨和定位，这也是声呐、雷达等信号探测系统的主要任务。

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