阵列信号处理相关技术研究(2)

Ｃｏｈｅｒｅｎｔｓｉｇｎａｌｉｓｃｏｍｍｏｎｉｎｒａｄｉｏｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｃｏｈｅｒｅｎｔｓｉｇｎａｌＤＯＡｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｓｓｔｕｄｉｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｙｏｆｆｏｒｗａｒｄｓｐａｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇｗｉｔｈｔｈａｔｏｆｆｏｒ－ｂａｃｋｗａｒｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ－——撕ｔｉｖｅｓｐａｔｉａｌｓｍｏｏｔｈｉｎｇ．

Ｏｎｔｈｅｏｔｈｅｒａｓｐｅｃｔｏｆａｒｒａｙｓｉｇｎａｌｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ，ｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｅｓａｒｅａｓｆｏｌｌｏｗｓ．

ＢｅｃａｕｓｅｔｈｅＬｉｎｅａｒｌｙＣｏｎｓｔｒａｉｎｅｄＭｉｎｉｍｉｚｅｄＶａｒｉａｎｃｅ（ＬＣＭＶ）ｂｅａｍｆｏｒｍｅｒｉＳｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｔｈｅｅｒｒｏｒｏｆＤＯＡｐｏｉｎｔａｗｅｉｇｈｔｅｄＬＣＭＶｂｅａｍｆｏｒｍｅｒｉｓｓｔｕｄｉｅｄ．ｗｈｉｃｈｗｅｉｇｈｔｓｔｈｅｗｅｉｇｈｔｖｅｃｔｏｒｂｙｍｅａｎｓｏｆｔｈｅｏｕｔｐｕｔｔｉｎｇｐｏｗｅｒｏｆ

阵列信号处理相关技术研究

ｂｅａｍｆｏｒｍｅｒｓｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｉｅｒｅｎｔＤＯＡ．ＳｉｍｎｌａｔｉｏｎｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｏｕｔｐｕｔｔｉｎｇＳＩＮＲｏｆｂｅａｍｆ０１Ｔｎｅｒ．

Ｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｌｉｔｔｌｅｓａｍｐｌｉｎｇ

ａｌｅｓｎａｐｓｈｏｔ，ＬＣＭＶｂｅａｍｆｏｒｍｅｒｈａｖｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｔｈａｔｓｉｄｅｌｏｂｅｌｅｖｅｌｓｔｏｏｈｉｇｈａｎｄｔｈｅｗｅｉｇｈｔｖｅｃｔｏｒｊｉｔｔｅｒｓ．Ｔｏ

ｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇ，ａｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｗｈｉｃｈｉｎｔｅｇｒａｔｅｓｔｈｅｑｕｉｅｓｃｅｎｔｐａｔｔｅｒｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｔａｎｄａｄａｐｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｎｏｔｏｎｌｙｓｔａｂｉｌｉｚｅｓｔｈｅｓｉｄｅｌｏｂｅｌｅｖｅｌｓｔ３ｕｔａｌｓｏｌｅｔｓｔｈｅａｎｔｅｎｎａａｒｒａｙｐｏｓｓｅｓｓｅｓａｄａｐｔｉｖｅａｂｉｌｉｔｙ．

Ｉｎｔｈｅｃａｓｅｏｆｍｏｖｉｎｇｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓ

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ａｌｌｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｙｏｆｓｙｓｔｅｍｓｐｏｉｌｉｎｇ．Ｉｎｔｈｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｈａｔｂｒｏａｄｅｎｓｔｈｅ

ｎｕｌｌｉｎｇｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｌｌｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆａｎｔｅｎｎａ

ｓｙｓｔｅｍ．ａｒｒａｙ

ｅｒｒｏｒＣｏｎｔｒａｓｔａｎｄａｎａｌｙｚｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｏｆｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇｍｅａｎｓｑｕａｒｅ

（ＭＭＳＥ）ｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ

ｇｏｏｄａｎｄＬＣＭＶｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｃｏｈｅｒｅｎｔｓｉｇｎａｌｓ．ＡｎａｌｙｓｉｓｄｅｎｏｔｅｓｔｈａｔｔｈｅＭＭＳＥｂｅａｍｆｏｒｍｅｒｈａｓａｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｏｕｔｐｕｔｒｉｎｇＳＩＮＲ．ｂｕｔｔｈｅｏｕｔｐｕＲｉｎｇｓｉｇｎａｌｏｆＬＣＭＶｂｅａｍｆｏｒｍｅｒｗｉｌｌｂｅｓｕｂｍｅｒｇｅｄｉｎｎｏｉｓｅａｎｄｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓ．ＡｎｄｔｈｅｎｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｏｆｓｐａｔｉＭｓｍｏｏｔｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｄｅｃｏｒｒｅｌａｔｅａｌｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ，Ａｉｍｅｄｔｏｔｈｅｃａｓｅｏｆｌｉｔｔｌｅ

ｏｒｉｇｉｎａｌａｒｒａｙａｎｇｌｅｓｃａｔｔｅｒ，ｔｌｌｅｍａｎｉｆｏｌｄｏｆａｒｒａｙｉＳｅｘｔｅｎｄｅｄｔｏｔｈｅｓＬＩｍｔｈｅｍａｎｉｆｏＭａｎｄｉｔｓｗｅｉｇｈｔｅｄｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ，ｔｈｉｓｋｉｎｄｏｆａｒｒａｙｍａｎｉｆｏｌｄ

ｏｎｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｆｒｅｅｄｏｍｄｅｇｒｅｅｏｆａｄａｐｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＳＯｔｈｅｂｅａｍｆｏｒｍｅｒｂａｓｅｄ

ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｍａｎｉｆｏｌｄｈａｓｔｈｅｂｅｔｔｅｒｏｕｔｐｕｔｔｉｎｇｐｒｏｐｅｒｔｙｔｈａｎｔｈｅｂｅａｍｆｏｒｍｅｒｂａｓｅｄｏｎｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｍａｎｉｆｏｌｄ．

ｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＤＯＡｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ａｄａｐｔｉｖｅＫｅｙｗｏｒｄｓ：ａｒｒａｙｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ

ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｃｏｈｅｒｅｎｔｓｉｇｎａｌ

哈尔滨工程大学

学位论文原创性ｌ声明

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作者（签字）：

Ｅｔ期：年月日

第１章绪论

第１章绪

１．１论研究的背景及意义

信号处理的基本原则是尽可能地利用、提取和恢复包含于信号特征中的有用信息。在复杂的电磁环境中对信号的参数进行有效的检测和精确的估计就显得尤其重要。在信号处理的发展历程中，信号处理技术最初是从一维时域信号处理中得到发展的。长期以来人们在一维信号的检测和分析方面取得了许多重要的成果。进入上世纪六十年代以来，研究人员开始将一维信号处理逐渐延伸到多维信号处理的领域中。通过传感器阵列或者是天线阵列把时域采样变成时空采样，将时间频率变成空间频率（角度），从而将时域信号处理的许多理论成果推广到空域，开辟了阵列信号处理这一新的研究领域。阵列信号处理也就逐渐成为信号处理领域的一个重要分支，它的应用十分广泛，涉及到通信、雷达、声纳、导航、地质勘查、机电测量、生物医学、射电天文等许多国民经济和军事应用领域【Ｉ】．【３ｌ。

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