本文從稀疏陣列入手,將稀疏陣列接收數據模型轉化為更高自由度下的單快拍接收數據模型,并將壓縮感知模型引入稀疏陣列信號處理問題中,從理論上證明了其可行性。在等效單快拍數據下,利用稀疏重構算法準確估計信源方位和功率,進而對傳統MVDR波束形成器進行優化。仿真結果表明,采用壓縮感知模型實現稀疏陣列的波束形成,能夠將稀疏陣列和壓縮感知算法兩者的優勢結合,在陣列陣元數較少的條件下達到更高的自由度,同時具備良好的波束形成器性能。 

【文章來源】：信號處理. 2020年04期 第475-485頁 北大核心

【文章頁數】：11 頁

【部分圖文】：

功率估計均方根誤差與輸入信噪比的關系

5.1.2 輸出信干噪比與輸入信噪比的關系從仿真結果中可以看出,隨著輸入信噪比的增加,對于稀疏陣列,采用Capon算法得到的輸出信干噪比始終低于等效均勻直線陣列,大約相差5 dB,經過對角加載后,信噪比處于12 dB以內時,輸出信干噪比可以達到理想水平,隨著輸入信噪比繼續增大,輸出信干噪比的損失開始增加;而采用稀疏陣列壓縮感知算法,輸出信干噪比的變化曲線與等效均勻直線陣列基本重合,達到了在提高自由度的同時,不損失波束形成器性能的理想效果。

入射信號個數K=11,入射角度以10°為間隔,分別位于(-50°,-10°)和(10°,60°)之間,其中10°方向的信號為目標信號,其余方向視作干擾。目標與干擾,干擾與干擾之間統計獨立,信噪比和干噪比為10 dB,快拍數為10000。嵌套陣列的內層和外層的陣元數相等,每層子陣陣元數在4～12之間變化,陣元間距為半波長。仿真次數50次。仿真結果如圖5～圖6。圖6 功率估計均方根誤差與嵌套子陣陣元數的關系

【參考文獻】：
碩士論文
[1]非均勻陣列的信號處理算法研究[D]. 干鵬.電子科技大學 2018
[2]壓縮感知重構問題的凸優化算法研究[D]. 包顏顏.西安電子科技大學 2017



本文編號：2908546