信号处理的基本原则是尽可能地利用

信号处理的基本原则是尽可能地利用、提取和恢复包含于信号特征中的有用信息。在复杂的电磁环境中对信号的参数进行有效的检测和精确的估计就显得尤其重要。在信号处理的发展历程中,信号处理技术最初是从一维时域信号处理中得到发展的。长期以来人们在一维信号的检测和分析方面取得了许多重要的成果。进入上世纪六十年代以来,研究人员开始将一维信号处理逐渐延伸到多维信号处理的领域中。通过传感器阵列或者是天线阵列把时域采样变成时空采样,将时间频率变成空间频率(角度),从而将时域信号处理的许多理论成果推广到空域,开辟了阵列信号处理这一新的研究领域。阵列信号处理也就逐渐成为信号处理领域的一个重要分支,它的应用十分广泛,涉及到通信、雷达、声纳、导航、地质勘查、机电测量、生物医学、射电天文等许多国民经济和军事应用领域阵列信号处理最主要的研究内容大体上可以分成自适应波束形成和超分辨率波达方向估计两方面内容。自适应波束形成技术又称为自适应空域滤波技术,其实质是对来自不同方向的信号进行有目的的增强和抑制处理最终达到提取信号中的信息的目的,这种技术己经在雷达、通信以及声纳系统等领域中得到了很好的应用。超分辨率波达方向估计是指把超分辨谱估计技术应用到阵列信号处理的方向估计中,从而获得精确的信号来波方向,以达到定位的目的,这种技术已经在雷达、声纳、地震勘探以及射电天文等领域中得到了广泛的应用。自适应波束形成是通过对各阵元(传感器)加权进行空域滤波,来达到增强有用信号、抑制干扰的目的,而且它可以根据信号环境的变化,来自适应地改变各阵元的加权因子。虽然在理想的条件下,自适应波束形成技术可以有效地抑制干扰而保留期望(有用)信号,从而使阵列的输出信号干扰噪声比(SNI)R达到最大:但是实际系统常存在有各种误差,包括自适应训练样本有限引起的协方差矩阵的估计误差、约束导向矢量的指向误差和各种系统误差,如阵元幅相误差、阵元位置误差、阵元之间的互祸、通道频率特性失配等,这时自适应波束形成的性能会大大下降,甚至会完全失效,尤其是当协方差矩阵中含有期望信号时,这种现象更为明显。由于具有广阔的应用前景,超分辨波达方向估计近二十年来得到了迅猛的发展,尤其是以Muslcl’”]方法为代表的信号子空间方法引起了人们越来越多的注意。但是人们对超分辨波达方向估计的研究都是在许多假设的理想条件下来进行的,例如假定环境噪声为白噪声,并且空间平稳(即各阵元噪声功率相等)等。当这些假定条件不满足时,超分辨波达方向估计的性能会急剧变坏。另一方面,虽然人们对自适应波束形成和超分辨波达方向估计进行了大量的研究,提出了不少性能良好的算法,但是要进行实际系统的工程实现还有一定难度11。其原因一方面是这些算法的运算量较大,对硬件设备要求较高;另一方面是这些算法的稳健性差,对实际系统和信号环境有较高的要求。因此,研究阵列信号处理的稳健算法及其工程实现具有重要的理论意义阵列信号处理就是将多个传感器分别设置在空间不同的位置从而组成所谓的传感器阵列,利用传感器阵列来接收空间信号进而对接收的信号进行特定的处理,增强所感兴趣的有用信号,抑制无用的干扰和噪声,并提取有用的信号特征,解读信号中所包含的信息。与传统的单个传感器接收信号的一维信号处理相比传感器阵列信号处理具有灵活的波束控制、较高的信号增益、较强的干扰抑制能力以及很好的空间分辨能力等多种优点,这些优势也是阵列信号处理理论一直不断蓬勃发展的根本动力在许多情况下,时域一维信号处理算法可以移植到阵列多维信号处理中来。例如在阵列系统进行空间采样后,其加权阵元输出的傅立叶变换就是该天线阵列在此加权条件下的空间方向图,这与时域信号处理中的IFR滤波器的抽头系数的傅立叶变换即为该滤波器的频率响应是类似的。另外时域自适应滤波技术也可以直接推广到空域阵列自适应信号处理中,例如自适应空间滤波、自适应阵列天线等,因此时域和空域信号处理技术从一开第I章绪论和重大的实用价值,这同时也是目前阵列信号处理研究中的热点问题。