的最大似然谱估计方算法的基本思想是将观测空间划分为仅由噪声贡献的噪声子空间以及由噪声和信号共同作用的信号子空间，根据这两个子空间的正交性，构造空间谱函数由于受到瑞利极限的限制，无法获得超高分辨率性能，且抗噪声能力差，未能取最大熵谱估计方法，开始了现代谱估计的研究，这初的波达方向估计方法是基于傅立叶变化的线性谱估计方法，主要包括法和周期图法。可能在较短的时间内完成高学校届毕业论文设计分辨算法中巨大的运算量，从而使这些算法有可能在实际中找到应用场所，本文主要研究子空间类算法中的算法。经典方位估计利用波束系统实现，但它的分辨率很低，随着现代谱分析理论的发展，高分辨估计又常更重要的是这类方法避免了运算量极大的谱搜索过程，大大加快了波达方向估计的速度，这是其它方法所无法比拟的。算法及其改进算法，如等，都有较好的分辨率。更重要的是这类方法避免了运算量极大的谱搜索过程，大大加快了波达方向估计的速度，这是其它方法所无法比拟的。但是，算法及其改,估计噪声子空间,谱峰搜索法，因其具有很高的分辨性能和较好的鲁棒性而受到人们的关注，然而。最大似然估计法要对高维参量空间进行搜索，运算量极大，难于在实践中得到应用。很好的角度分辨能力。在定的条件下，算法是最大似然法的种维实现，具备与最大似然法很好的角度分辨能力。在定的条件下，算法是最大似然法的种维实现，具备与最大似然法很好的角度分辨能力。在定的条件下，算法是最大似然法的种维实现，具备与最大似然法相近的性能。在这点上算法超过了其它算法，受到广泛的重视其弱点是运算量偏大。算法及其改进算法，如等，都有较好的分辨率。更重要的是这类方法避免了运算量极大的谱搜索过程，大大加快了波达方向估计的速度，这是其它方法所无法比拟的。但是，算法及其改,估计噪声子空间,谱峰搜索法，因其具有很高的分辨性能和较好的鲁棒性而受到人们的关注，然而。最大似然估计法要对高维参量空间进行搜索，运算量极大，难于在实践中得到应用。年，提出了最大熵谱估计方法，开始了现代谱估计的研究，这初的波达方向估计方法是基于傅立叶变化的线性谱估计方法，主要包括法和周期图法。由于受到瑞利极限的限制，无法获得超高分辨率性能，且抗噪声能力差，未能取得满意的效果。后来，基于统计分析的最大似然谱估计方算法的基本思想是将观测空间划分为仅由噪声贡献的噪声子空间以及由噪声和信号共同作用的信号子空间，根据这两个子空间的正交性，构造空间谱函数，根据这个空间谱函数对进行估计。估计发展概述最发展以及通信硬件平台的更新换代，已经有可能在较短的时间内完成高学校届毕业论文设计分辨算法中巨大的运算量，从而使这些算法有可能在实际中找到应用场所，本文主要研究子空间类算法中的算法。方位估计技术逐渐成为研究的重点。高分辨技术的发展过程经历了若干重大突破，其中最具代表性的是信号子空间类算法和子空间旋转法的出现。为获取高分辨力而付文学地球物理卫星和移动通信系统等众多领域，已成为信号处理领域研究的个热点和难点。阵列信号处理的目的是通过对阵列接收的信号进行处理，增强所需的有用信号，抑制无用的干扰和噪声，并提取有用的信号特征和信号所包含的信息。与传统的单个定向传感器相比，传感器阵列具有灵活的波束控制，高的信号增益，极强的干扰抑制能力和高的空间分辨能力等优点，这也是阵列信号处理理论近几十年来得以蓬勃发展的根本原因。阵列信号处理主要的两个研究方向是自适应阵列处理和空间谱估计。自适应阵列处理技术的产生要早于空间谱估计，而且已得到了广泛应用，其工程实用系统已屡见不鲜。相反，尽管空间谱估计在近些年得到了快速的发展，其研究文献之多，遍及范围之广，内容之丰富令人叹为观止。但其实用系统尚不多见，目前空间谱估计理论与技术仍处于方兴未艾的迅速发展之中，已成为阵列信号处理学科发展的主要方面。空间谱估计侧重于研究空间多传感器阵列所构成的处理系统对感兴趣的空间信号的多种参数进行准确估计的能力，其主要目的是估计信号的空域参数或信源位置，这也是雷达通信声纳等许多领域的重要任务之，因而在众多领域有极为广阔的应用前景。空间谱是阵列信号处理中的个重要概念，空间谱表示信号在空间各个方向上的能量分布。因此如果能得到信号的空间谱，就能得到信号的波达方向。所以，空间谱估计常称为估计。此外，空间谱估计又常称为超高分辨谱估计这主要是因为空间谱估计技术具有超高的空间信号的分辨能力，能突破并进步改善个波束宽度内的空间不同来向信号的分辨能力。估计算法研究属阵列信号处理中的关键问题，主要研究内容是如何从背景噪声中估计信号的方位。这个领域的研究经历了十分漫长的发展过程，其中最为迫切需要解决的是基阵的分辨能力问题。经典方位估计利用波束系统实现，但它的分辨率很低，随着现代谱分析理论的发展，高分辨方位估计技术逐渐成为研究的重点。高分辨技术的发展过程经历了若干重大突破，其中最具代表性的是信号子空间类算法和子空间旋转法的出现。为获取高分辨力而付出的代价是复杂且庞大的数学运算，但是随着电子元件的不断发展以及通信硬件平台的更新换代，已经有可能在较短的时间内完成高学校届毕业论文设计分辨算法中巨大的运算量，从而使这些算法有可能在实际中找到应用场所，本文主要研究子空间类算法中的算法。算法的基本思想是将观测空间划分为仅由噪声贡献的噪声子空间以及由噪声和信号共同作用的信号子空间，根据这两个子空间的正交性，构造空间谱函数，根据这个空间谱函数对进行估计。估计发展概述最初的波达方向估计方法是基于傅立叶变化的线性谱估计方法，主要包括法和周期图法。由于受到瑞利极限的限制，无法获得超高分辨率性能，且抗噪声能力差，未能取得满意的效果。后来，基于统计分析的最大似然谱估计方法，因其具有很高的分辨性能和较好的鲁棒性而受到人们的关注，然而。最大似然估计法要对高维参量空间进行搜索，运算量极大，难于在实践中得到应用。年，提出了最大熵谱估计方法，开始了现代谱估计的研究，这类方法包括最大嫡法模型参量法正弦组合模型法等等。上述方法都具有分辨率高的优点，但它们的运算量都很大，且鲁棒性差。八十年代以后，学术界提出了类基于矩阵特征值分解的谱估计方法。其中以等人提出的多重信号分类方法和等人提出的旋转不变子空间方法为代表。它们分别基于信号子空间与噪声子空间的正交性和信号子空间的旋转不变性。以为代表的特征结构分析法，具有很好的角度分辨能力。在定的条件下，算法是最大似然法的种维实现，具备与最大似然法相近的性能。在这点上算法超过了其它算法，受到广泛的重视其弱点是运算量偏大。算法及其改进算法，如等，都有较出的代价是复杂且庞大的数学运算，但是随着电子元件的不断容是如何从背景噪声中估计信号的方位。这个领域的研究经历了十分漫长的发展过程，其中最为迫切需要解决的是基阵的分辨能力问题。经典方位估计利用波束系统实现，但它的分辨率很低，随着现代谱分析理论的发展，高分辨估计又常称为超高分辨谱估计这主要是因为空间谱估计技术具有超高的空间信号的分辨能力，能突破并进步改善个波束宽度内的空间不同来向信号的分辨能力。估计算法研究属阵列信号处理中的关键问题，主要研究内的应用前景。空间谱是阵列信号处理中的个重要概念，空间谱表示信号在空间各个方向上的能量分布。因此如果能得到信号的空间谱，就能得到信号的波达方向。所以，空间谱估计常称为估计。此外，空间谱于研究空间多传感器阵列所构成的处理系统对感兴趣的空间信号的多种参数进行准确估计的能力，其主要目的是估计信号的空域参数或信源位置，这也是雷达通信声纳等许多领域的重要任务之，因而在众多领域有极为广阔得到了快速的发展，其研究文献之多，遍及范围之广，内容之丰富令人叹为观止。但其实用系统尚不多见，目前空间谱估计理论与技术仍处于方兴未艾的迅速发展之中，已成为阵列信号处理学科发展的主要方面。空间谱估计侧重以蓬勃发展的根本原因。阵列信号处理主要的两个研究方向是自适应阵列处理和空间谱估计。自适应阵列处理技术的产生要早于空间谱估计，而且已得到了广泛应用，其工程实用系统已屡见不鲜。相反，尽管空间谱估计在近些年扰和噪声，并提取有用的信号特征和信号所包含的信息。与传统的单个定向传感器相比，传感器阵列具有灵活的波束控制，高的信号增益，极强的干扰抑制能力和高的空间分辨能力等优点，这也是阵列信号处理理论近几十年来得雷达声纳医疗地震学射电天文学地球物理卫星和移动通信系统等众多领域，已成为信号处理领域研究的个热点和难点。阵列信号处理的目的是通过对阵列接收的信号进行处理，增强所需的有用信号，抑制无用的干，这为其投入实际的应用中提供了坚实的理论基础，最经典的估计算法是基于接收信号相关矩阵特征分解的算法。学校届毕业论文设计第章绪论研究背景及意义阵列信号处理理论应用十分广泛，涉及计复杂环境下的波达方向估计等更是国际上研究的热点。波达方向估计技术在雷达声纳通信地震以及生物医学工程领域都有着十分广泛的应用前景。近年来，波达方向估计的各种算法取得了丰硕的成果，其理论日益完善，即各个信号到达阵列参考阵元的方向角。波达方向技术是阵列信号处理中的重要研究方向，是近年来迅速发展起来了门跨学科专业的边缘技术。特别是多信号源的波达方向估计相干信号源的波达方向估计宽带波达方向估计，也有的称为测向，实际上它们都是从不同角度的称谓。波达方向估计指的是要确定同时处在空间区域内多个感兴趣信号的空间位置，计，也有的称为测向，实际上它们都是从不同角度的称谓。波达方向估计指的是要确定同时处在空间区域内多个感兴趣信号的空间位置，即各个信号到达阵列参考阵元的方向角。波达方向技术是阵列信号处理中的重要研究方向，是近年来迅速发展起来了门跨学科专业的边缘技术。特别是多信号源的波达方向估计相干信号源的波达方向估计宽带波达方向估计复杂环境下的波达方向估计等更是国际上研究的热点。波达方向估计技术在雷达声纳通信地震以及生物医学工程领域都有着十分广泛的应用前景。近年来，波达方向估计的各种算法取得了丰硕的成果，其理论日益完善，这为其投入实际的应用中提供了坚实的理论基础，最经典的估计算法是基于接收信号相关矩阵特征分解的算法。学校届毕业论文设计第章绪论研究背景及意义阵列信号处理理论应用十分广泛，涉及雷达声纳医疗地震学射电