导　　师： 韦岗

授予学位： 博士

作　　者： ;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 信号源定位技术是阵列信号处理领域中的一个关键技术,其在雷达、地理学、声纳、电子对抗、医疗电子等领域中有着广泛的应用。根据信号源与接收器阵列之间的距离,信号源定位可以分为远场信号源定位和近场信号源定位两种。在这两种不同的情况下,信号的波阵面的处理方式也不相同:远场信号源的波阵面可近似为平面波,仅用波达方向(Direction-Of-Arrival,DOA)一个参数就可以描述其位置;近场信号源的波阵面则为球面波,其位置需要波达方向和距离共同确定。针对情况更为复杂的近场信号源定位技术,本文从算法的计算复杂度及估计精确度入手,提出一些基于高阶累积量的近场信号源定位算法及其在探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)中的相关应用,其主要创新性成果有:1)在现有基于高阶累积量的改进型二维多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)算法的基础上,提出了三个方法,以期提高算法的运行速度或者估计精度及分辨率。a)现有基于高阶累积量的改进型二维MUSIC算法需要构造两个不同的矩阵及进行两次相应的特征值分解(Eigen Value Decomposition,EVD),而本文证明了改进型二维MUSIC算法可以通过一个非厄米特矩阵来实现,从而提出了低复杂度MUSIC算法(Low-Complexity MUSIC,LCM)。算法在构造一个特殊的非厄米特矩阵后只需要进行一次特征值分解,用其中与零特征值对应的特征向量估计近场信号源的波达方向,而在正交化与非零特征值对应的特征向量后则可以估计信号源距离。与其他高阶MUSIC算法相比,LCM算法避免了多余的矩阵构造及特征值分解,从而降低了计算复杂度,提高了算法的运行效率,同时也保持了高阶MUSIC算法的高估计精度。b)第二个算法是对LCM算法的进一步简化。鉴于高阶累积量免疫于高斯噪声,本文提出一种基于传播算子的算法。算法构造一个高阶�

关 键 词： 信号源定位 近场 高阶累积量 压缩感知 探地雷达 信号增强 时延估计

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