| 题名 | 3G智能天线DOA估计方法研究 |
| 作者 | 刘相如 |
| 答辩日期 | 2013 |
| 导师 | 张永 |
| 关键词 | DOA估计 相干信号 低信噪比 高分辨 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 英文摘要 | 近年来,随着全球无线通信事业的快速发展,移动通信占据了越来越重要的地位,也对通信技术提出了更高的要求。现代的移动通信系统不仅要有很大的通信容量,很好的通话质量,很高的频带使用率,而且在复杂的无线传输环境和紧张的频带资源条件下,还要能够达到上述目标。在发展无线通信的进程中,要想实现一个巨大的跨越,仅靠目前的数字通信技术是不够的,关键是要克服多径衰落、时延扩展、多址干扰这三大问题。智能天线正是在这样的背景下提出的,它可以在干扰信号方向形成零陷点,从而最大限度的减少干扰,有效地解决了以上三大问题,成为抗干扰、提高容量的有效手段。针对智能天线算法中的关键技术--波达方向估计(DOA),介绍了DOA估计的几种经典算法,MUSIC算法、ESPRIT算法等。这几种算法的共同特点是通过对天线阵列的接收数据进行数学分解(特征分解、奇异值分解或QR分解等),将接收数据划分为两个相互正交的子空间：一个是与信号源阵列流型空间一致的信号子空间,另一个则是与信号子空间正交的噪声子空间。MUSIC算法的基本思想是将接收数据的协方差矩阵进行特征分解,从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声子空间,然后利用这两个子空间的正交性来估计信号的参数。ESPRIT算法则是利用了数据协方差矩阵信号子空间的旋转不变性,不进行谱峰搜索,从而减少了计算量。实验结果表明这几种经典算法具有良好的分辨性能,但在相干信号源情况下会失效。针对经典算法在相干信号源情况下失效的问题,提出一种改进的奇异值分解算法ISVD,该算法利用奇异值分解法中的最大特征向量,对其进行重新计算,构造了具有Toeplitz性质的相关矩阵,通过仿真实验证明改进后的SVD算法既克服了孔径损失的缺陷,而且在低信噪比情况下仍具有很好的分辨力和稳定性,从多方面提升了奇异值分解算法的性能。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 59 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/90900]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘相如. 3G智能天线DOA估计方法研究[D]. 2013. |
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