基于約束盲分離的DOA估計算法研究.pdf

1、盲源分離是信號處理領域中的重要研究問題，傳統(tǒng)的盲源分離算法運算量較大，在特定的分離條件下性能下降。來波方向估計是陣列信號處理中的重要問題，已有算法在日益復雜的電磁信號環(huán)境以及特殊的工程應用場景中往往無法達到所需的精度要求。針對場景特殊性研究盲源分離算法，將其應用到特殊工程應用場景中的盲源估計問題中具有重要的理論意義和工程應用價值。
　　本文討論分離特定目標信號的盲源分離問題，依據(jù)問題中的先驗信息改進傳統(tǒng)算法，提出一種基于相關性約束

2、的盲源分離算法，不需要分離所有源信號，降低了算法運算量。在此基礎上，研究鄰近強干擾下的信號來波方向估計問題，利用斜投影方法，提出一種基于梯度下降的DOA估計算法，在干擾信號與目標信號來波方向接近的場景中實現(xiàn)了對目標信號來波方向的準確估計。
　　本文的主要研究內容有:
　　1.針對線性混合模型下的盲源分離問題進行討論，給出該問題的系統(tǒng)模型，分析基于獨立分量分析的傳統(tǒng)盲源分離算法的弊端;以目標信號的相關性信息構造約束來改進已有算

3、法，分析該方法的可行性與有效性，進行仿真實驗并給出該算法的性能分析。
　　2.針對鄰近強干擾下信號的來波方向估計問題，給出該場景中的系統(tǒng)模型，分析強干擾場景下傳統(tǒng)MUSIC算法存在的問題;構建斜投影算子分離干擾信號與目標信號，利用干擾信號和目標信號的功率差異以及目標信號的相關特性，設計梯度下降算法，實現(xiàn)干擾信號與目標信號波達方向的聯(lián)合迭代估計;在均勻線陣場景中對本文提出的算法進行仿真實驗，將其與已有的MUSIC算法、RELAX算法