子空間旋轉基礎 (Subspace Rotation-Based) 演算法在二維空間方向估測之研究

Research of Subspace Rotation-Based Approach to Two Dimensional Direction-of-Arrival Estimation

洪培雯(Pel-Wen Hung)

指導教授 ： 張豫虎

中原大學/工學院/電子工程研究所/碩士(2002年)

https://doi.org/10.6840/cycu200200091

摘要

方向估測的問題在很多的應用如雷達、聲納、以及地震波的測量上，都扮演極為重要的角色。在1994年T. Kailath 等人提出了一維方向的子空間旋轉基礎演算法，這是利用兩個子陣列之間等距而有位移不變的結構，來進行方向估測。由模擬的結果可以得知子空間旋轉基礎演算法的確有相當好的執行效能。
在這篇論文中，我們將一維方向的子空間旋轉基礎演算法擴展到二維的方向估測上，並且我們採用兩種著名的模型來進行模擬。由於二維的方向估測比一維的方向更能符合實際應用，因此，我們可以用二維方向的子空間旋轉基礎演算法來解決許多類似的信號參數估測問題。此外，我們還針對陣列天線的形狀與個數做了一些修正，來降低成本。模擬結果顯示這樣的修正並不會對結果造成太大的影響，還是一樣有不錯的執行效能。

關鍵字

子空間旋轉法 ； 特徵分解 ； 方向估測

並列摘要

Determining the direction of arrivals (DOAs) of multiple emitters play an important role in radar, sonar, and seismology and have been extensively studied. In [5], T. Kailath et al., have proposed the one-dimensional Subspace Rotation-Based approach that utilized displacement invariance structure to perform the DOA estimation. Simulation results indicate that SRB approach has excellent performance. In this paper, we extend the one-dimensional SRB approach to two-dimensional cases based on the model A and model B. This procedure can also be applied to a wide variety of problems based on the sensor array invariance. Furthermore, we provide some improvement for the purpose of saving computational cost. Simulation results demonstrate adequate performance.

並列關鍵字

ESPRIT ； Eigendecomposition ； DOA

參考文獻

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