"智能天线中二维ESPRIT算法的高精度相干信号估计研究"

本文主要研究了智能天线中到达角估算法的相关内容。随着无线通信业务量的快速增长，对无线通信系统容量和性能的要求也越来越高。在这种情况下，电磁环境的复杂性对移动通信系统的性能产生了极大的影响。为了解决这一问题，使用智能天线系统成为了一个有效的途径。智能天线系统通过控制天线阵列和数字信号处理，产生空间定向波束，使天线主波束对准信号到达方向，从而提高系统的信干噪比。然而，智能天线的性能很大程度上依赖于信号到达角(DOA)的估计精度。 针对到达角估计技术，本文提出了一种精度更高的，可以估计相干信号的二维ESPRIT算法。二维空间谱估计更贴近实际应用，例如对信号源方位角与俯仰角的联合估计、频率和到达角的联合估计等。ESPRIT算法凭借其较小运算量特性在近二十年间受到了很大的关注。然而，现有的基于ESPRIT算法的二维DOA算法存在着一些缺点，如运算量大、角度模糊、估计精度不够高、无法估计相干信号等。因此，本论文的目的就是提出一种精度更高的，可以估计相干信号的二维ESPRIT算法。 在本论文中，针对一维DOA估计，主要研究了均匀直线阵下的MUSIC算法、求根MUSIC算法、LS-ESPRIT算法、TLS-ESPRIT算法和TAM-ESPRIT算法的性能。分别在单信号和多信号情况下进行了研究。研究结果表明，针对不同的情况和要求，这些算法在一维DOA估计中各有优劣，可以根据具体情况选择合适的算法来进行应用。 综上所述，本文对智能天线中到达角估算法进行了深入的研究和探讨。通过对现有算法的不足之处进行分析，并提出了一种改进的二维ESPRIT算法，具有更高的精度和能够估计相干信号的特点。同时，对一维DOA估计中多种算法在不同情况下的性能进行了研究，为智能天线系统的应用提供了一定的参考和指导。希望本文的研究成果能够为智能天线系统的发展和应用提供有益的借鉴，同时也为相关领域的研究工作提供了一定的参考和借鉴。