阵列信号多维参数盲联合估计方法研究

阵列信号的多维参数联合估计是当前国际阵列信号处理领域中的研究热点。本项目针对该领域的最新发展方向，结合盲信号处理的研究成果，充分挖掘阵列接收数据的空时域相关矩阵信息，引入联合估计思想，提高多维参数的稳健性和抗噪声性能，增强低信噪比和小快拍下的估计性能；提出高精度的降维矩阵，迭代计算前显著降低维数进而有效减小计算量；提出误差积累小的多阶段分解和重构技术进一步显著降低计算量的同时，将其应用到能得到精确解的迭代技术中，大幅提高多维估计的精度；提出参数自动配对算法，杜绝配对错误，提高参数估计的可靠性。在解决以上关键问题的基础上，提出五到六种具有计算量小、收敛快、稳健性好、可靠性高和参数自动配对等优点的多维参数盲联合估计算法，深入分析算法的性能。本项目对推动多维参数盲联合估计方法在信号处理中的实际应用具有现实意义。

本项目在自然科学基金的支持下，对于阵列信号的多维参数盲联合估计进行了多个方面的研究工作。主要的研究内容和成果包括一下几个方面：1）利用参数自动配对方法研究有效的高精度参数联合估计算法；2）提高多维参数联合估计算法在低信噪比和小快拍下的估计性能；3) 结合部分先验信息设计运算量小、收敛快的多维参数联合估计算法：4) 研究稳健的多维参数联合估计算法；5) 考虑工程实现的需要设计性能优异的近场定位及参数跟踪算法。。本项目在自然科学基金的支持下，发表相关的论文72篇，其中SCI检索13篇，EI检索59篇。