证，对算法进行优化，降低运算量，提高稳健性，并与等算法的性能计算量改善因子进行比较，比较其优劣。预期目标掌握智能天线和阵列信号处理方面的知识掌握仿真软件以及基本的编程的基本思路掌握宽带聚焦矩阵算法中的算法及其实现过程，并用软件进行相关仿真，分析其性能。培养独立开展研究的能力，掌握了科研的基础方法，能对宽带方位估计技术的研究有个科学的论证。完成本课题的工作方案先查找有关本次课题的相关资料，如无线通信原理，空间普估计理论与算法等方面的书籍，学习编程语言，为软件仿真做好准备，设计宽带聚焦矩阵算法的算法，并进行软件仿真，对照几种不同的算法进行性能比较，写毕业论文，准备答辩具体安排如下起止时间工作内容月日至月日调研并查找阵列信号处理方面的资料月日至月日学习等编程语言，掌握基本的编程思路月日至月日熟悉和掌握本次毕业设计的理论知识，特别是要掌握宽带算法的原理，为下阶段的软件仿真做好准备月日至月日利用语言进行软件编程，对算法进行仿真验证月日至月日撰写论文，完成论文初稿。月日至月日完善并修改毕业论文。月日至月日准备答辩。指导教师审阅意见论文对选题的发展背景研究现状和发展趋势做了基本介绍研究的基本内容以任务书为依据研究的主要问题和方向明确研究方法可行，其研究工作的步骤进度安排合理，同意开题。指导教师签字曾耀平年月日说明本报告必须由承担毕业论文设计课题任务的学生在毕业论文设计正式开始的第周周五之前独立撰写完成，并交指导教师审阅。西安邮电学院毕业设计论文成绩评定表学生姓名刘飞性别男学号专业班级通工班课题名称宽带方位估计技术的研究课题类型实际应用难度般毕业设计论文时间年月日月日指导教师曾耀平职称讲师课题任务完成情况论文千算法是空间谱估计发展史上具有里程碑意义的算法，它实际上己经成为空间谱估计方法和理论的重要基石。其特点是测向分辨率高对信号个数极化噪声干扰强度来波的强度和相干关系可以进行渐近无偏估计可毕业设计论文题目宽带方位估计技术的研究院系通信与信息工程学院专业通信工程班级学生姓名导师姓名职称起止时间毕业设计论文任务书任务与要求熟悉和掌握智能天线阵列信号处理的基础知识熟悉掌握编程语言研究基于算法的宽带信号方位估计技术，并用软件进行相关仿真，分析其性能。开始日期年月日完成日期年月日院长签字年月日学生姓名指导教师职称院系通信与信息工程学院专业通信工程题目宽带方位估计技术的研究毕业设计论文工作计划学生姓名指导教师职称院系通信与信息工程学院专业通信工程题目宽带方位估计技术的研究工作进程月日至月日调研并查找阵列信号处理方面的资料月日至月日学习等编程语言，掌握基本的编程思路月日至月日熟悉和掌握本次毕业设计的理论知识，特别是要掌握宽带算法的原理，为下阶段的软件仿真做好准备月日至月日利用语言进行软件编程，对算法进行仿真验证月日至月日撰写论文，完成论文初稿。月日至月日完善并修改毕业论文。月日至月日准备答辩。起止时间工作内容阵列信号处理无线通信原理计算机及相关配套软件本计划为开题之初所定，后续会根据具体情况随时调整。最终定按照规定结束日期完成毕业设计主要参考书目资料主要仪器设备及材料论文设计过程中教师的指导安排每周指导次，主要解答学生问题，指导研究进度，并检查阅读资料笔记和仿真程序对计划的说明毕业设计论文开题报告通信与信息工程学院院系通信工程专业级班课题名称宽带方位估计技术的研究学生姓名学号指导教师报告日期年月日本课题所涉及的问题及应用现状综述智能。非相干信号子空间方法首先将宽带信号在频域分解为个窄带分量，然后在每个子带上直接进行窄带处理，即对每个子带的谱密度矩阵进行特征分解，根据信号子空间和噪声子空间的正交性构造空间谱，对所有子带的空间谱进行平均，最后得到宽带信号空间谱估计。方法不能解决相干源问题，而且通常情况，宽带信号的能量分布并不均匀，所以不同的窄带部分往往具有不同的信噪比，低信噪比的窄带部分可能对宽带的估计产生很大的偏差。因此为了消除低信噪比部分对估计结果的影响，般只利用个信噪比相对比较高的窄带部分来进行宽带信号的估计。但是无论采取什么样的平均办法，信号子空间非相干处理没有充分利用信号的能量，如果在窄带部分存在较大的误差，将导致最终结果出现很大的偏差。为了提高估计性能，并且解决相干源问题，便有了相干信号子空间处理。类算法的基本思想就是通过聚焦矩阵将各频率点的数据变成同频率点参考频率的数据，从而形成相关矩阵。其中的关键在于聚焦矩阵的选择，不同的选择对应不同的算法，总的思路就是找出各频率点些特征与参考点的特征之间的关系。典型的算法有相干信号子空间算法双边相干变换算法旋转信号子空间变换子空间算法信号子空间变换算法总体最小二乘算法波束空间变换等。我们研究的主要为算法，通过软件仿真降低的计算量，提高算法的稳健性，这也是算法目前发展的趋势。本课题需要重点研究的关键问题解决的思路及实现预期目标的可行性分析本课题主要是研究宽带方位估计技术，而这个课题关键在于相干信号的处理方法，其主要思想就是通过聚焦矩阵把频带内不重叠的频率点上信号空间聚焦到参考频率点，聚焦后得到单频率点的数据协方差，在应用窄带信号处理的方法进行估计。方法与基于不相干信号的处理方法相比优点在于预算量相对小，可实现对相干信号的处理，估计精度高。在算法中受限利用算法估计信号的初始值，并选定频率参考点其次利用初始值构造个频率点的天线采用空分多址技术，利用信号在传播方向上的差别，将同频率同时隙的信号从空域区分开来。他可以成倍的扩展通信容量，并和其他复用技术相结合，最大限度的利用有限的频谱资源。为了给智能发射提供依据，在上行中需要估计反映用户空间位置信息的参量，如波达方向空域特征等，它们的估计精度将直接影响到下行选择性发送的性能。目前，完成智能化接收的方法主要有基于高分辨率阵列信号处理方法和基于信号时域结构方法两类。前类方法又分为子空间方法和基于参数估计准则的方法两大类。后类方法主要利用信号的时域信息和先验特征进行空域处理。波达方向估计的基本问题就是确定同时处于空间区域内多个感兴趣的信号的空间位置。阵列接收数据的协方差矩阵经过特征值分解，可分为信号子空间和噪声子空间。利用信号子空间和噪声子空间性质的空间谱方法称为子空间类算法。子空间类算法都是针对窄带信号的假设提出的。子空间类算法又可分为两种种利用噪声子空间的噪声子空间类算法，代表为算法另种是利用信号子空间的信号子空间类算法，代表为旋转不变技术算法。算法的基本思想是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声子空间，然后利用了信号子空间和噪声子空间的正交性，构造空间谱函数，通过谱峰搜索，检测辐射的。算法是利用旋转不变子空间估计信号参数。算法估计信号参数时要求阵列的几何结构存在所谓的不变性旋转不变子空间研究算法是空间谱估计中的典型算法，它利用接收数据协方差矩阵信号子空间的旋转不变特性。与算法相比，算法的优点在于计算量小，不需要进行谱峰搜索。但在实际的应用中，宽带信号大量存在，随着通信技术的发展，调频信号扩频信号等宽带信号应用也会越来越多，宽带信号处理的计算量要远远大于窄带信号信号处理的计算量，进步发展宽带信号方向估计的理论和方法具有重要的现实意义。目前，宽带信号处理的算法主要有两类基于不相干信号的处理方法和基于相干信号的处理方法例如个天线接收信号可以写为式中，基带信号是接收信号的复包络。基带信号可通过对解调得到。在阵列信号处理中，我们感兴趣的是小的延迟对基带信号的影响。实值信号延迟时间后，有因此，延迟信号的复包络变成。如果的带宽足够小，则可以认为的变化相对缓慢，即有，因此有这给出了个重要的结论若窄带信号延迟个比带宽倒数短得多的时间，其作用则相当于使基带信号产生个相移。这结论在阵列信号处理中是很有用的。在阵列信号里，窄带还有自己的含义，它意味着信号在阵列上的延迟比信号的带宽倒数小得多，信号包络沿阵列的延迟可以忽略不计。连续时间信道模型图智能天线结构图考虑图所示的等距线阵，它由个等间距的阵元组成。位于远场的窄带点信号到达阵列的波达方向为，并且天线增益为。若天线为全向天线，则为常数。在第个天线阵元参考天线阵元出的基带信号为，它与不同，是的延迟和衰减结果。与参考位置相距个波长的阵元接收到的信号将再被延迟。如果比基带信号的带宽倒数小得多，则根据前面的分析有，其中相移有以下关系在位置的阵元即第个阵元的接收信号。将各个阵元的接收信号以向量表示，则得其中为阵列方向向量。对于等距线阵，若两相邻阵元的间距为个波长，并以第个阵元为基准点的其数值大于，即，而从第开始的特征值完全决定于噪声，其数值等于，即。因此，我们可将的歌特征向量分成两部分部分是与对应的特征向量，它们张成的子空间称为信号子空间另部分是与小特征值对应的特征向量，它们张成的空间称为噪声子空间，即有可知各方向向量均位于信号子空间里，它们与噪声子空间正交算法算法概述为了提高阵列的角度分辨能力，近二十年来发展起来了系列的阵列角度超分辨技术。它是将时域信号谱估计向空域拓展而来的，采用非线性参数化方法，可以突破瑞利限的限制，故称为超分辨技术。经过多年的深入研究，估计经历了两个飞跃的多重信号分类算法和等人的旋转不变估计技术信号参数算法开创了特