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空間譜專題06:寬帶信號處理思路

link 之間 聚焦 分析 建立 edit right 向量 ansi

作者:桂。

時間:2017-09-09 20:04:22

鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7413139.html


前言

目前分析的問題,仍然限定在布陣的環節,暫不涉及後處理及硬件實現。

一、寬帶處理的一般方式

前面分析的陣列信號模型,都是建立在窄帶信號的基礎上,對於寬帶陣列信號,有兩個思路:1)信道化為窄帶信號,按窄帶的思路進行處理;2)利用聚焦變換,聚焦到特定頻率,進行處理。

聚焦變換的思路對相幹信號同樣有效,這樣便可以省去子陣平滑的步驟,需要指出如果是點頻,聚焦變換也不能去相幹。下面簡要分析聚焦變換的有效性。

聚焦矩陣式構造J個聚焦矩陣技術分享

,將不同頻率段的方向矩陣聚焦到同一參考頻率段fc上,即

技術分享聚焦後的陣列輸出向量為:

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聚焦後的數據為

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協方差矩陣為

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式中

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wj表示與snr有關的權重,可假設wj = 1。

聚焦變換類似將不同頻率的相關矩陣相加,這與空間上的子陣平滑是非常相似的。因此可以去相幹。因為不同頻率造成了相位差,對應空域子陣就是不同位置造成了相位差,本質是一回事。

下面分析頻域相加解決秩虧缺的數學原理。

假設有信號s1(t)和s2(t),並且技術分享,二者來自不同的方向,另

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相關矩陣為

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對其進行傅裏葉變換

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當t0 != 0,對上式進行積分(離散數據就是求和)

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而這個矩陣,通常是非奇異矩陣,這就說明將所有頻率成分的信號功率譜密度做平均,可以消除相幹源相關矩陣的奇異性。聚焦矩陣就是將所有頻率分量聚焦到參考頻率上,然後對聚焦後的協方差矩陣進行平均,從而較小了信號之間的相關系數,使得協方差矩陣的有效秩等於源個數,達到了解相幹的目的。

回頭看一看,空間平滑本質上與頻率求平均,是不是完全是一回事?可以借助時域、空域對偶性一文仔細理解理解(空域的相位差,對應時域的傅裏葉變換)。

二、結論

至此得出結論:

1)寬帶信號如果采用信道化的方式,並采用每一個信道單獨處理,需要的陣面資源與窄帶相同。

2)寬帶信號如果采用聚焦變換的方式,或者信道化後計算相關取平均的方式,需要的陣面資源小於等於窄帶的情況。

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