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在移动通信中,为了进一步提高系统容量和链路质量,基于空分复用的高精度的DOA跟踪成为研究热点。高精度的DOA跟踪在个人定位业务、战场移动通信、雷达、声纳、地震以及语音信号处理等领域中都得到广泛的关注。因此,高精度的DOA跟踪有非常重要的意义和广阔的应用前景。目前的高精度DOA跟踪在国内外已经出现了大量理论和技术研究,而传统的DOA跟踪方法仍存在较多限制,所以进一步提高DOA跟踪精度具有非常重要的意义。本文围绕高精度DOA跟踪算法展开研究,主要工作如下:1、首先对传统的MUSIC方法的DOA估计进行改进,使之应用于DOA跟踪,再与子空间DOA跟踪的另一种基于URV-ESPRIT方法的算法进行仿真对比分析。分析结果表明:基于MUSIC的DOA跟踪算法跟踪精度较高,但是不能跟踪相干源,且运算量大;基于URV-ESPRIT方法运算量相对较小,但同样不适用于处理相干源和运动轨迹接近的情况;2、给出了基于PASTd的DOA跟踪方法和基于FDPM方法的DOA跟踪方法的仿真对比分析。分析结果表明:基于PASTd的DOA跟踪方法跟踪精度较高、计算量小,但当目标运动轨迹较近时性能明显恶化;基于FDPM方法在处理运动轨迹较近的情况时跟踪性能会随着接近度下降;两种算法在处理信号源相干的情况时跟踪性能有所下降;3、在上述研究基础上,将压缩感知理论引入DOA跟踪中,给出了一种基于压缩感知的DOA跟踪方法,该方法对数据进行加窗和SVD处理后,在稀疏理论框架下,对DOA的变化量利用偏离网格的贝叶斯稀疏重构方法进行估计。仿真结果表明该方法比传统的基于子空间的DOA跟踪方法的精度更高、分辨率更高,且在信号源相干或者运动轨迹较近的情况下也具有良好的跟踪性能。本文在高精度DOA跟踪算法的基础上,给出传统子空间方法和基于子空间的快速跟踪算法的仿真对比分析,讨论各类方法的优势和劣势。同时给出了一种基于压缩感知的DOA跟踪方法,并通过仿真实验对比分析证明这些高精度的DOA跟踪算法研究有着重要的意义和广阔的前景。