阵列信号处理中几种关键技术的研究
基于数字信号处理的阵列天线信号处理技术
基于数字信号处理的阵列天线信号处理技术随着通信技术的发展和应用领域的逐渐拓展，阵列天线作为一种重要信号接收和发送设备得到了越来越广泛的应用。
阵列天线可以利用多个单元天线组成一个整体，通过数字信号处理技术实现信号的处理、增强和优化，从而提高通信系统的性能和稳定性。
本文将针对数字信号处理的阵列天线信号处理技术，从原理、应用和发展等方面进行介绍和分析。
一、阵列天线的原理阵列天线由若干个单元天线组成，单元天线之间的间距可以根据需求进行调整，从而形成一个整体，用来接收或发送信号。
相比于单个天线，阵列天线具有更高的增益、更好的方向性和抗干扰能力。
阵列天线的信号处理通常包括两个步骤：信号采集和信号处理。
信号采集通过单元天线接收信号，将信号转换成电信号送入接收机。
信号处理则利用数字信号处理技术对信号进行复杂运算和处理，从而实现对信号的增强和优化，最终提高通信系统的性能和可靠性。
二、阵列天线的应用阵列天线可以广泛应用于航空、航天、移动通信、卫星通信、雷达等领域。
其中，航空领域中的飞机、直升机都广泛采用阵列天线技术，可以实现更加可靠和稳定的通信和导航。
移动通信领域中，阵列天线技术可以提高网络信号的接收和发送质量，从而提高通信速度和连接稳定性。
在卫星通信领域中，阵列天线技术可以实现卫星信号的接收和增强，从而提高信号传输的可靠性和稳定性。
三、数字信号处理技术在阵列天线信号处理中的应用数字信号处理是阵列天线信号处理的重要技术之一，它可以通过复杂的算法和运算，实现对信号的分析、增强和优化。
数字信号处理在阵列天线的信号处理中，主要包括以下几个方面。
1.波束形成技术波束形成技术是指通过数字信号处理实现阵列天线波束的调整和优化。
波束形成技术可以实现对信号的方向性、幅度和相位等参数的控制和调整，从而实现对信号的增强和优化。
波束形成技术可以应用于卫星通信、雷达、无线电通信等领域，可以实现对信号的精确定位和锁定。
2.自适应滤波技术自适应滤波技术是通过数字信号处理实现对信号的滤波和降噪。
多通道信号处理中的阵列信号处理技术
多通道信号处理中的阵列信号处理技术在现代通信领域中，多通道信号处理已成为一项重要的技术，能够在众多应用中实现高效的信号提取和处理。
而其中，阵列信号处理技术则是多通道信号处理中的关键技术之一。
本文将以阵列信号处理技术为主题，探讨其在多通道信号处理中的应用和重要性。
一、阵列信号处理技术的基本概念阵列信号处理技术是指利用多个接收通道对信号进行采集和处理的一种信号处理方法。
这些接收通道可以部署在不同的位置上，通过对各通道接收到的信号进行分析和处理，可以获得目标信号的方向、距离和频率等信息。
阵列信号处理技术在无线通信、雷达、声纳等领域中都有着广泛的应用。
二、阵列信号处理技术的原理在阵列信号处理中，通过合理地设计和部署接收通道，并利用差分和合成等技术，可以实现对信号的增强和抑制。
其基本原理可以概括为以下几个方面：1. 时差测量：通过计算不同通道接收到信号的时间差，可以确定信号的到达方向。
这种方法被广泛应用于声纳和雷达领域，用于目标定位和跟踪。
2. 相关性分析：通过对不同通道接收到的信号进行相关性分析，可以提取出目标信号并抑制噪声。
这种方法在无线通信和雷达等领域中被广泛应用，可以提高信号的质量和可靠性。
3. 波束形成：通过对接收到的信号进行加权合成，可以实现对信号的增强和抑制。
这种方法在天线和无线通信系统中被广泛应用，可以提高通信质量和距离。
三、阵列信号处理技术在多通道信号处理中的应用阵列信号处理技术在多通道信号处理中有着重要的应用。
以下列举了几个常见的应用场景：1. 无线通信系统：在无线通信系统中，利用阵列技术可以实现多天线发射和接收。
通过对接收到的信号进行处理，可以提高无线信号的覆盖范围和传输速率。
2. 声纳系统：在声纳系统中，通过部署多个接收通道，可以实现对海洋中的声波信号进行定位和跟踪。
阵列信号处理技术可以提高声纳系统的性能和探测范围。
3. 雷达系统：在雷达系统中，利用阵列技术可以实现对目标信号的定位和跟踪。
阵列信号处理中多重信号分类算法的仿真研究
关键词 ： 阵列信号处理 ； 多重信号分类算 法； 真 仿
中 图 信 号处 理是现代信号处理 的重要研究 内容之一 ，是信 号 处理 领域的一个重要而且年 轻的分支 ，伴随着天线 组合技术
阶段 。
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摘
要 ： 达 方 向 （ Ｏ ） 计 是 阵 列 信 号 处 理 研 究 的 重 要 内容 之 一 ， 重 信 号 分 类 波 Ｄ Ａ估 多
（ ＳＣ 算法是一种经典有效的 Ｄ Ａ方法。概述 了阵列信号 处理研 究的主要 内容 ， ＭＵ Ｉ ） Ｏ 详 细介绍 了多重 信号 分类算 法的 原理 ，并 用 ＭＡ Ｌ Ｂ进行 仿 真 实现 该 算 法 ，研 究 了 ＴＡ
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空间算法可 以突破瑞 利限 ， 到较高的分辨率 ， 以近年来 涌现 达 所 出很 多基 于子 空 间类 的 高分 辨 测 向算 法 ，如 著 名 的 ＭＵ Ｉ ＳＣ （ ｌｐｅ ｉｎｌ ｌｓｉｃｔ ｎ ＭＵ Ｉ ） ＭＵｔ ｌＳｇ ａＣａｓ ａｉ ， ＳＣ 算法 。本文将讨论 ＭＵ Ｉ ｉ ｉ ｆ ｏ ＳＣ
天线阵列在移动通信中的应用研究分析
天线阵列在移动通信中的应用研究分析一、引言在当今数字化、信息化的时代，移动通信已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
从语音通话到高清视频流，从在线游戏到物联网应用，我们对移动通信的速度、容量和质量的需求不断增长。
为了满足这些日益苛刻的要求，天线阵列技术应运而生，并在移动通信领域发挥着至关重要的作用。
二、天线阵列的基本原理天线阵列，简单来说，就是由多个天线单元组成的系统。
这些天线单元按照一定的规则排列，可以是线性排列、平面排列或者立体排列。
通过合理地控制每个天线单元的信号发射和接收，可以实现波束的形成和控制。
当信号从天线阵列发射时，不同天线单元发出的信号在空间中相互叠加，形成特定方向的波束。
这个波束可以指向特定的用户终端，从而提高信号的传输效率和质量。
同样，在接收信号时，天线阵列可以通过对不同天线单元接收的信号进行处理，增强来自特定方向的有用信号，同时抑制来自其他方向的干扰信号。
三、天线阵列在移动通信中的优势（一）提高频谱效率频谱资源是有限的，而移动通信的需求却在不断增长。
天线阵列通过波束成形技术，可以将信号集中在特定的方向上，减少信号的散射和干扰，从而提高频谱的利用率。
这意味着在相同的频谱带宽下，可以传输更多的数据，满足更多用户的需求。
（二）增强信号覆盖在一些信号覆盖困难的区域，如山区、地下室等，传统的单个天线往往难以提供稳定的信号。
天线阵列可以通过调整波束的方向和形状，有效地覆盖这些区域，为用户提供更好的服务体验。
（三）提高系统容量通过同时为多个用户提供独立的波束，天线阵列可以实现空间复用，即在同一时间和频率资源上为多个用户传输数据，从而大大提高系统的容量。
（四）降低干扰天线阵列可以精确地控制波束的方向和范围，减少对其他小区或用户的干扰，提高整个移动通信网络的性能。
四、天线阵列在移动通信中的应用场景（一） 5G 通信5G 通信对高速率、低延迟和大容量有着极高的要求。
天线阵列技术在 5G 中得到了广泛的应用，如大规模 MIMO（多输入多输出）系统。
无线通信中天线阵列技术研究
无线通信中天线阵列技术研究在当今数字化、信息化的时代，无线通信技术的发展日新月异，深刻地改变了人们的生活和工作方式。
而天线阵列技术作为无线通信领域中的一项关键技术，正发挥着越来越重要的作用。
天线阵列，简单来说，就是由多个天线单元按照一定的规则排列组成的系统。
通过合理地设计和控制这些天线单元的参数和信号，天线阵列能够实现更高效、更可靠的无线通信。
天线阵列技术的核心优势之一在于其能够显著提高通信系统的容量和频谱效率。
在传统的单天线通信中，由于受到信道衰落和干扰等因素的影响，通信质量和数据传输速率往往受到限制。
而天线阵列可以通过空间分集和复用等技术，有效地抵抗信道衰落，同时在相同的频谱资源上传输更多的数据，从而大大提高了系统的容量和频谱效率。
另一个重要优势是增强信号的方向性和增益。
天线阵列可以通过调整各个天线单元的相位和幅度，形成特定方向的波束，将信号能量集中在目标方向上，从而提高信号的接收强度和传输距离。
这在诸如远距离通信、卫星通信等场景中具有极大的实用价值。
天线阵列技术还能够有效地抑制干扰。
在复杂的无线通信环境中，来自不同方向和源的干扰信号会严重影响通信质量。
通过天线阵列的波束形成技术，可以将波束指向期望的信号方向，同时在干扰方向上形成零陷，从而有效地抑制干扰信号，提高通信系统的抗干扰能力。
在实际应用中，天线阵列技术有着广泛的场景。
例如，在移动通信领域，5G 网络的大规模 MIMO（多输入多输出）技术就是基于天线阵列实现的。
通过在基站端部署大量的天线阵列，5G 网络能够实现更高的数据传输速率、更低的延迟和更好的覆盖范围。
在雷达系统中，天线阵列技术也得到了广泛应用。
相控阵雷达通过控制天线阵列中各个单元的相位，可以快速地改变雷达波束的指向，实现对目标的快速扫描和跟踪。
然而，天线阵列技术的实现也面临着一些挑战。
首先是硬件复杂度的问题。
随着天线单元数量的增加，系统的硬件复杂度和成本也会相应增加，这对天线阵列的设计和制造提出了更高的要求。
阵列信号处理的基本知识分析
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阵元之间的互藕 有关因素：阵元之间的间距大小，系统工作 频段，采用的传感器类型等。 设所有阵元之间的藕合系数矩阵为C，则考 虑到阵元间互藕的阵列输出信号模型为：
x(t) CAs(t) n(t)
阵元位置 阵元测向的关键信息是空间信号入射到各阵 元的相对延迟相位，而这一相位依赖于阵元 之间的空间位置，阵元位置误差直接导致延 迟相位估计误差，从而影响信号参数估计。
信号参数估计(DOA，频率，极化参数，距离， 时延等): 谱估计方法(子空间方法，波束形成 方法)，参数化方法(最大似然，基于子空间逼 近方法)。
Ref[1] H.krim and M.Viberg, Two decdees of array processing research: the parametric approach, IEEE signal processing Magazine, Vol.13, Vol.4, 1996. Ref.[2] D.H.Johnson, D.E.Dudgeon, Array signal processing, Prentice-Hall,1993. Ref.[3] IEE Proc. 1991. Ref.[4] Vaccaro, R.J, The past, present, and the future of underwater acoustic signal processing, IEEE Signal Processing Magazine, Vol.15 , No.4 , 1998.
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相控阵雷达信号处理技术研究
相控阵雷达信号处理技术研究一、前言随着无人机、导弹、飞机等高速飞行器的出现，对雷达探测技术提出了更高的要求。
传统雷达受信号处理能力的限制，难以精确地定位高速飞行器，如此一来，相控阵雷达应运而生。
相控阵雷达通过对发射的多个天线阵列的合理控制，实现在固定的时间内扫描大範围的目标区域并获得目标详细信息的目的。
在使用前，需要对相控阵雷达信号处理技术进行深入研究，使其成为更可靠、更有效的雷达探测手段。
二、相控阵雷达信号处理技术相控阵雷达是利用大量同步工作的单元天线阵列来形成发射波束和接收波束的技术，具有较好的方向性、抗干扰能力、低成本等优点，实现了雷达提高目标检测，追踪、识别、辅助制导及避免干扰等目的。
相控阵雷达信号处理技术是实现该目标的基础。
1.波束形成技术波束形成技术是相控阵雷达的核心技术之一，其主要任务是根据天线阵列的位置、方向、相位等信息，将接收到的回波信号进行复合，形成一个高度指向性的波束，锁定目标并获得目标信息。
波束形成技术的实现需要至少两个天线阵列，每个天线阵列可以向目标发射一次射频脉冲。
通过计算回波信号中各个信号波的相位、幅度等信息，重构出实际目标的衍射面，进而生成方向性很强的波束。
2.信号经纬度补偿技术在相控阵雷达采集到回波信号后，需要对其进行加工处理，使之尽可能地准确反映目标的信息。
信号经纬度补偿技术就是对采集到的回波信号进行补偿，以达到最佳效果的技术。
在信号经纬度补偿技术中，首先要找到最大回波信号点的位置，并以此为中心进行补偿。
其次，还要对信号进行动态压制，去除杂波和干扰信号对检测结果的影响。
因此，信号经纬度补偿技术为相控阵雷达的高精度目标定位提供了有力的工具。
3.目标建模技术相控阵雷达在获得目标信号后，要对其进行建模，以便更好地了解目标的细节信息。
目标建模技术是在目标信号的基础上，通过多种建模算法，提取目标的特征，形成完整的目标模型，从而实现对目标物的高精度检测、跟踪、识别和定位。
声学阵列信号处理技术
声学阵列信号处理技术1.引言1.1 概述声学阵列信号处理技术是一种利用多个传感器将声音信号进行接收、处理和分析的技术。
声学阵列由多个微型麦克风组成，可以在不同位置同时接收远场声音信号，并通过信号处理算法来实现声音的定位、分离和增强等功能。
随着科技的不断发展，声学阵列信号处理技术在各个领域都得到了广泛的应用。
在语音识别领域，声学阵列可以提供清晰的语音输入，大大提高了语音识别的准确性和性能。
在通信领域，声学阵列可以提供更好的语音通话质量和降噪效果，改善了通信的可靠性和稳定性。
在音频处理领域，声学阵列可以实现音频信号的定位和分离，提供沉浸式音频体验。
此外，声学阵列还广泛应用于声纹识别、声波成像、无人驾驶等领域。
本文将对声学阵列信号处理技术进行详细的介绍和分析。
首先，我们将概述声学阵列信号处理技术的基本原理和工作流程。
接着，我们将详细讨论声学阵列的原理和应用。
最后，我们将对声学阵列信号处理技术进行总结，并展望其未来的发展方向。
通过本文的阅读，读者将能够了解声学阵列信号处理技术的基本概念和原理，以及其在不同领域中的应用和前景。
希望本文能够为相关领域的研究者和工程师提供一些有价值的参考和指导。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：本文结构如下：第一部分为引言部分，主要对声学阵列信号处理技术进行基本介绍，包括概述、文章结构和目的。
第二部分是正文部分，分为两个小节。
2.1节主要概述了声学阵列信号处理技术的基本概念和原理，从信号采集、传输到处理的整个流程进行详细介绍，包括声学阵列的组成、工作原理以及信号处理算法等内容。
2.2节主要介绍了声学阵列技术的主要应用领域，包括音频信号处理、语音识别、声源定位等。
通过实际案例和应用场景的分析，展示了声学阵列信号处理技术在各个领域的重要性和应用前景。
第三部分为结论部分，总结了本文对声学阵列信号处理技术的概述和应用，强调了声学阵列技术在提高信号处理效果和拓展应用领域方面的优势，并展望了未来发展的方向和挑战。
阵列信号处理概述研究背景及意义和波达方向估计技术
阵列信号处理概述研究背景及意义和波达方向估计技术1 概述阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支，在通信、雷达、声呐、地震、勘探、射电天文等领域获得了广泛应用和迅速发展。
对所有探测系统和空间传输系统，空域信号的分析和处理是其基本任务。
将多个传感器按一定方式布置在空间不同位置上，形成传感器阵列。
并利用传感器阵列来接收空间信号，相当于对空间分布的场信号采样，得到信号源的空间离散观测数据。
阵列信号处理的目的是通过对阵列接收的信号进行处理，增强所需要的有用信号，抑制无用的干扰和噪声，并提取有用的信号特征以及信号所包含的信息。
与传统的单个定向传感器相比，传感器阵列具有灵活的波束控制、高的信号增益、极强的干扰抑制能力以及高的空间分辨能力等优点，这也是阵列信号处理理论近几十年来得以蓬勃发展的根本原因。
阵列信号处理的最重要应用包括：①信（号）源定位——确定阵列到信源的仰角和方位角，甚至距离（若信源位于近场）；②信源分离——确定各个信源发射的信号波形。
各个信源从不同方向到达阵列，这一事实使得这些信号波形得以分离，即使他们在时域和频域是叠加的；③信道估计——确定信源与阵列之间的传输信道的参数（多径参数）。
阵列信号处理的主要问题[]1包括：波束形成技术——使阵列方向图的主瓣指向所需方向；零点形成技术——使天线的零点对准干扰方向；空间谱估计——对空间信号波达方向的分布进行超分辨估计。
空间谱估计技术是近年来发展起来的一门新兴的空域信号处理技术，其主要目标是研究提高在处理带宽内空间信号（包括独立、部分相关和相干）角度的估计精度、角度分辨率和提高运算速度的各种算法。
在所有利用空间谱估计技术来实现对到达方向（DOA）估计的方法中，以R. O. Schmidt 提出的MUSIC 算法最为经典且最有代表性。
Schmidt 在MUSIC 算法中提出了信号子空间的概念，即在维数大于信号个数的观测空间中进行子空间的划分，找出仅由噪声贡献生成的空间（噪声子空间）和由信号和噪声共同作用产生的空间，根据这两个子空间的基底以及阵列流型即可得到待测方向满足的方程，由其解得到来波方向的估计。
阵列信号处理 psf 点扩散函数 反卷积
阵列信号处理中的点扩散函数（PSF）及反卷积一、引言在现代通信和雷达系统中，阵列信号处理扮演着举足轻重的角色。
阵列信号处理是指利用阵列几个接收器（天线或传感器）的信号，通过合理的处理方法，提高信号的接收性能。
其中，点扩散函数（PSF）和反卷积是阵列信号处理中的重要概念，对信号处理和系统性能的分析具有重要的意义。
二、点扩散函数（PSF）的定义和作用1. 点扩散函数（PSF）的定义点扩散函数（Point Spread Function）是指在给定系统下，点源信号经过系统传输后，其在接收端形成的响应函数。
它不仅包含了传输系统的影响，也反映了系统对信号的扩散程度和变形情况。
2. PSF在阵列信号处理中的作用在阵列信号处理中，PSF可以用来描述阵列接收器对来自空间不同方向的信号的响应和传输特性。
通过PSF分析，我们可以深入了解阵列接收器的特性，优化阵列的布局和参数设置，以提高目标信号的接收性能。
三、反卷积在阵列信号处理中的应用1. 反卷积的基本原理反卷积是指在接收端对接收到的信号进行处理，尝试去除或减弱信号经过传输过程中受到的扩散和变形影响，使得恢复的信号更加接近原始信号。
在阵列信号处理中，反卷积可以用来提高系统的分辨率和准确性，减小信号在传输过程中的误差和失真。
2. 反卷积在阵列信号处理中的应用通过反卷积的处理，我们可以在一定程度上弥补传输过程中的信号质量损失，并实现对目标信号的更加准确的采集和分析。
这对于通信系统的误码率控制、雷达目标识别和跟踪等方面具有重要的意义。
四、个人观点和总结在阵列信号处理中，点扩散函数（PSF）和反卷积是两个非常重要的概念，对于理解和优化阵列信号处理系统具有重要的意义。
通过对PSF和反卷积的深入研究和应用，我们可以更好地了解阵列接收器的特性，提高系统的性能和准确性。
我个人认为，未来随着通信技术和雷达技术的发展，PSF和反卷积的研究将会更加深入，为阵列信号处理领域带来更多的突破和创新。
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第25卷第4期杭州电子科技大学学报V ol.25,N o.4 2005年8月Journal of Hangzh ou Dianzi University Aug.2005 阵列信号处理中几种关键技术的研究王文勇1,陆安南2(1.杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州310018;2.中国电子科技集团第36研究所,浙江嘉兴314001)收稿日期:2004-09-17作者简介:王文勇(1976-),男,安徽凤阳人,在读研究生,信号处理.摘要:阵列信号处理技术的工程化研究日益成为其走向实际应用的重要步骤。
该文首先介绍了阵列信号处理实验系统的硬件组成,并在此基础上,分析了两种阵列信号处理的关键技术———谱估计法中M USIC 算法和空间零点预处理波束形成技术,最后文章通过该实验系统对此两种处理技术的有效性进行了验证。
实验结果表明:M USIC 算法具有良好的测向精度,而空间零点预处理波束形成技术具有较强信号分离能力。
关键词:阵列信号处理;空间谱估计;数字波束形成中图分类号:T N914.53 文献标识码:A 文章编号:1001-9146(2005)04-0016-030 引 言阵列信号处理是现代信号处理的一个重要分支,其本质是利用空间分散排列的传感器阵列和多通道接收机来获取信号的时域和空域等多维信息,以达到检测信号和提取其参数的目的。
迄今为止,阵列信号处理的应用范围已经涉及诸如雷达、声纳、导航等领域。
阵列信号处理的主要内容可分为波束形成技术、零点技术及空间谱估计技术等方面,它们都是基于对信号进行空间采样的数据进行处理,因此这些技术是相互渗透和相互关联的。
波束形成技术的主要目的是要使阵列天线方向图的主瓣指向所需的方向,零点技术的主要目的是使天线的零点对准干扰方方向,前者是提高阵列输出所需要信号的强度,后者是减小干扰信号的强度,实质上都是提高阵列输出的信噪比的问题。
而空间谱估计则主要研究信号到达方向(DOA )的问题。
若将这几种技术结合,就会对空域信号处理的性能有很大的提高。
1 系统组成一般阵列信号处理实验系统主要由3个部分组成:阵列天线、多通道接收机、以及阵列信号处理器。
如图1所示。
图1 阵列信号处理实验系统硬件基本结构该文采用的阵列天线为9单元均匀圆阵,阵列半径为0.56m 。
多通道数字接收机完成下变频、D/A 以及数字信号的Hilbert 变换。
阵列信号处理器是实验系统的核心部分,进行的计算包括空间谱估计、波束形成及信号分离。
由于考虑阵列信号处理的计算量巨大,其中包括有复矩阵的计算,为了满足对计算速度和实时性的要求,在本系统中阵列信号处理器采用两片高速数字信号处理专用芯片(DSP ),一片用来实现空间谱估计,另一片用来实现波束形成和信号分离。
处理器的结构原理如图2所示。
由图2可见,信号既可以通过PCI 接口进入处理器,也可以通过DSP 的链路口进入处理器。
利用一片接口芯片PCI9054实现和PCI 总线的通信。
数字信号处理专用芯片通过两片FIFO 挂到本地总线的数据线上,这样就把双向接口设计为两个单项接口,即在当DSP 需要传输数据时,先把数据放入FIFO 中,然后通知主机已有数据输出,主机在任意时刻读出数据,完成DSP 到主机的数据传输;反之亦然。
这样图2 阵列信号处理器的结构原理主机和DSP 之间有两根状态通知线,电路结构与传统方法相比大大简化。
由于PCI9054工作在同步方式,它与存储器和I/O 的接口需要一些控制逻辑,这些控制逻辑通过CP LD 实现比较方便。
通过CP LD 实现的时序状态机接收来自总线主设备的数据和控制信号,加以分析处理,并管理该设备的PCI 控制信号,引导它们做出正确的时序响应,以保证总线作业的正确完成。
2 基本理论2.1 空间谱估计目前,空间谱估计的方法大致可分为两大类:一类是以最大似然算法为代表;另一类是参数谱的方法。
其中在参数谱的方法当中又以M USIC 算法最为经典。
M USCI 算法的基本思想是通过对信号协方差矩阵的分解,得到信号的噪声子空间,根据它和阵列流行的正交关系,通过搜索即可得到信号的空间谱估计。
假设空间有P 个相互独立的信号源。
阵列天线采用M 元均匀圆阵。
阵列输出过程为:X (t )=AS (t )+N(t ),在t =t 0时,X (t 0)=AS (t 0)+N (t 0)。
当信源和噪声相互独立并假定噪声为高斯白噪声时,R =AP A H +σ2I 。
设阵列流行为α(θ,γ),分解协方差R 的得到的噪声子空间为e 1,e 2,…,e M -p ,则M USIC 谱定义为: P M (θ,γ)=1/∑M -p i =1|e H i a (θ,γ)|2(1)2.2 空间零点预处理波束形成为了更好地分离出所需要的信号,需要能够控制波束的零点,使其位于其余(P -1)个信号方向的位置上。
采用空间零点预处理波束形成器,可以得到非常好的“零陷效果”。
设P 个信号到达方向为{α(θ1,γ1),α(θ2,γ2),…,α(θp ,γp )},并假设所需信号的方向为α(θ1,γ1),用加权矢量W 对阵列输出X (t )进行加权,使其能消去α(θ2,γ2),…,α(θp ,γp )方向上的信号(形成零点),即满足:WA (θ,γ)=(b ,0,0,…,0),其中,W =[w 1,w 2,…,w M ],A (θ,γ)=[α(θ2,γ2),…,α(θp ,γp )]T ,b 为一个复常数。
设A 1(θ,γ)=[α(θ2,γ2),…,α(θp ,γp )]T ,对A 1(θ,γ)进行奇异值分解,可得: A 1(θ,γ)=UG V H(2)式中,G 为由A 1(θ,γ)的奇异值构成的对角矩阵。
U =(u 1,u 2,…u M ),V =(v 1,v 2,…v p )。
如果取W N =(u p ,u p +1,…,u M ),则所需要的权向量W 为: W =W N W H N A 1(θ,γ)(3)71第4期 王文勇等:阵列信号处理中几种关键技术的研究 图3 单信号测向结果3 实验结果3.1 单信号测向精度实验在距离圆心(放置接收天线阵的地方)100m 的圆周上,方位角每隔放置一个信号源,每个信号源发射9个不同频率的信号,天线阵列在每个频率点记录10个快拍矩阵。
通过实验系统对单信号进行的多次测向结果,通过MUSIC 算法计算得到单信号测向精度的均方误差为(1°,0.8°),如图3所示。
3.2 信号分离实验在方位角相隔30°的两个位置放置两个信号源,它们同时发射不同频率的正弦信号,阵列天线接收到信号后,先进行测向,然后在空域通过零点预预处理波束形成算法进行信号分离,结果如图4所示。
通过这个例子可以看出,实验系统取得了较好的图4 信号分离结果信号分离效果,分离出的信号经过解调后看不出明显的失真。
4 结束语本文在介绍了阵列信号处理实验系统的基础上,对其中的核心部分提出了一种有效的硬件结构。
在实验系统上进行了测向和信号分离实验并取得了较好的效果。
参考文献[1] Capon J.High Res olution Frequency -Wave Number S pectrum Analysis[J ].Proc IEEE ,1969,57(8):1408-1418.[2] Schmidt R O.Multiple Emitter Location and S ignal Parameter Estimation[J ].T rans IEEE ,1986,34(3):276-280.[3] 杨小牛,楼才义,徐建良.软件无线电原理与应用[M].北京:电子工业出版社,2001.213-226.Some R esearches on Array Signal ProcessingWANG Wen 2yong 1,L U An 2nan 2(1.School of Communication Engineering ,Hangzhou Dianzi University ,Hangzhou Zhejiang 310018,China;2.The 36th Research Institute of CETC ,Jiaxing Zhejiang 314001,China )Abstract :The engineering of array signal processing is becoming m ore and m ore im portant to the practical applica 2tions.This article introduces the parts of the experiment system of array signal processing ,for its key part ,a kind of hardware structure is represented.By the experiment system ,the performances of alg orithm of array signal pro 2cessing in practical application are analyzed and tested.K ey w ords :array signal processing ;spatial spectrum estimation ;digital beam forming 81 杭州电子科技大学学报 2005年。