分布式阵列特性与波达方向估计算法优化

分布式阵列特性及其波达方向估计算法研究.pdf是一篇深入探讨分布式阵列在现代无线通信和信号处理领域的论文。分布式阵列作为一种创新的阵列设计，其基本特点是利用多个小型阵元（subarrays）分散在空间中，形成大孔径效果，这有助于提升角度（DOA，Direction of Arrival）测量的精度和分辨率。然而，与传统的线性阵列相比，分布式阵列存在一个主要挑战，即空间采样定理导致的方向图（Pattern）中出现了无法消除的栅瓣（Grating lobes），这些额外的响应会影响目标的准确检测和参数估计。 首先，作者构建了一个由两个子阵构成的分布式阵列模型，详细研究了阵列参数如子阵间距、元素数量等如何影响阵列的方向图形状、波束宽度以及阵列的分辨率。阵列参数的优化对于减少栅瓣效应至关重要。 接着，作者聚焦于栅瓣特性分析，通过对比不同阵列参数配置下的栅瓣表现，揭示了它们随参数变化的规律。针对多子阵分布式阵列，作者引入了遗传算法来寻求最佳参数组合，以抑制或减少栅瓣的影响，从而改善系统的性能。 论文还探讨了分布式阵列的MUSIC（Multiple Signal Classification）空间谱特性，这是一种常用的DOA估计方法。作者揭示了MUSIC空间谱中的伪峰（false peaks）与栅瓣之间的关联，这些伪峰可能会误导DOA估计，因此，研究了如何通过预处理MUSIC算法来避免这个问题。预处理MUSIC算法通过缩小搜索区间，有效消除了空间谱伪峰，从而实现了DOA估计的解模糊，同时降低了计算复杂度，并在实际应用中提高了估计精度，优于双尺度ESPRIT算法。 关键词“分布式阵列”、“阵列方向图”、“栅瓣”、“波达方向估计”和“解模糊”强调了论文的核心关注点，表明了作者在理论研究和实际技术优化方面的贡献。这篇论文不仅提供了深入的理论分析，还为分布式阵列的设计和优化提供了实用的指导策略，对于无线通信、雷达系统和信号处理领域具有重要意义。