基于陣列信號處理的空間多目標(biāo)跟蹤.pdf

1、基于陣列天線的空間多目標(biāo)跟蹤在雷達(dá)、聲納、導(dǎo)航尤其是無線通信等許多領(lǐng)域中有著極其廣闊的應(yīng)用前景。本文研究了基于陣列信號處理的空間多個移動目標(biāo)的跟蹤算法。
　　 空間多目標(biāo)跟蹤可分為初始定位和動態(tài)跟蹤兩個階段，初始定位估計DOA的初始參數(shù)，主要包括MUSIC和ESPRIT兩種算法；動態(tài)跟蹤則采用自適應(yīng)算法進(jìn)行實時跟蹤，常用有梯度下降算法、LMS算法、RLS算法等。目前的算法研究以靜態(tài)估計偏多，其復(fù)雜度較高，難以適應(yīng)多目標(biāo)的跟蹤場景

2、。本文從DOA自適應(yīng)迭代和子空間跟蹤的角度，提出了一些快速的低復(fù)雜度的動態(tài)跟蹤算法。
　　 本文的主要成果：基于DOA的自適應(yīng)迭代，提出了波束空間與鎖角環(huán)路相結(jié)合的自適應(yīng)空間多目標(biāo)估計和跟蹤算法，此算法采用正交波束空間進(jìn)行目標(biāo)DOA粗估計，保證了鎖角環(huán)路的鎖定速度并有著較低的計算復(fù)雜度，可以同時對多個快速移動的信號源進(jìn)行跟蹤。
　　 基于信號處理的濾波理論，提出了采用FFT算法的空域譜估計以及空域自適應(yīng)陷波與梯度下降算法

3、相結(jié)合的空間多目標(biāo)DOA跟蹤算法。FFT算法利用了空時等效性，僅對陣元輸出的一次快拍數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換就可快速跟蹤目標(biāo)DOA;陷波方法則利用陣元個數(shù)的自由度信息，靈活調(diào)節(jié)空域濾波器的高階零點，對干擾源進(jìn)行陷波以提高跟蹤的性能。
　　 基于信號子空間的方法，提出了跟蹤陣列天線時變流向量的高效自適應(yīng)算法，分別采用可變步長LMS算法與基于Givens旋轉(zhuǎn)的QR分解的RLS算法，加快了跟蹤的收斂速度并提高了數(shù)值計算的穩(wěn)定性。