陣列信號DOA跟蹤與波束形成.pdf

1、智能天線的核心內容是波達方向(DOA)估計和波束形成，國內外已經提出了很多的相關算法。本論文主要研究了在智能天線領域里，當信號源的方向隨時間變化時，如何跟蹤信號源的方向并作波束形成。針對子空間自適應算法和基于神經網絡的自適應算法做了研究。首先，對國內外提出的波達方向估計和數字波束形成相關算法作了分析研究，然后重點研究了子空間自適應算法和神經網絡自適應算法。通常的基于特征空間的波束形成技術算法，在導向矢量不變或變化較小時效果比較理想。但是

2、在實際通信環(huán)境中，會因為運動等原因而使導向矢量發(fā)生較大變化。因而針對性地在基于ESPRIT(借助旋轉不變技術估計信號參數)方法的基礎上，借助受限攝動子空間跟蹤算法，提出了一種改進的波束形成方法。由于采用的跟蹤算法具有實時更新性，該波束形成方法對時變信號的指向誤差能產生一定的抑制。對波束形成方法的仿真結果表明了該算法能達到預期目的?；陉嚵械闹悄芴炀€算法都建立了數學模型，由于多采用矩陣分解等技巧，因而算法所需運算量大，不易實時實現(xiàn)，而且對

3、實際應用環(huán)境適應性差。近年來，利用人工神經網絡做DOA估計思路已經出現(xiàn)。其計算量小、強容錯性、巨量并行性以及具有的自適應、自組織、自學習的能力已展示了其誘人前景，易于在工程中得到應用。本文以徑向基函數神經網絡為基礎，研究了相應的DOA估計的改進算法。在對接收數據作解相關處理后，能更好地估計相關信號的DOA。仿真結果表明，經解相關處理后，僅需較少的樣本就可實現(xiàn)對信源方向變化的跟蹤，能更有效的實現(xiàn)DOA估計，易于在工程中得到應用。基于徑向基