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    摘要本课题主要面向深空探测和射电天文望远镜应用领域中自适应数字波束形成的实际问题。为了能更好的探测深空中的微弱信号，我们需要有效地抑制空间干扰，尤其是人工电磁干扰。在实际中，常规的自适应波束形成算法不能形成很深的零限，需要采用子空间投影类方法，这就需要准确估计干扰信号子空间。本文针对空间移动的弱目标，提出了一种在强干扰和导向矢量不确定的情形下，基于快速近似幂迭代（Fast Approximated Power Iteration，FAPI）子空间跟踪和递归贝叶斯方法的自适应波束形成算法。所提出的算法能够有效的估计和跟踪干扰子空间，并在此基础上进行基于子空间投影的自适应数字波束形成。 26762
    毕业论文关键词 阵列信号处理 递归贝叶斯 子空间投影波束形成 快速近似幂迭代子空间跟踪 导向矢量不确定 强干扰 最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）估计   
      Title      Research on the signal subspace tracking and  estimation with weak spatial moving target     
     Abstract
    The general problem considered in this paper is the adaptive digital beamforming
    used to the fields of deep space exploration and radio telescope application. In
    order to better detecting weak signals among the recesses of space, we need to
    suppress interference effectively, especially the artificial electromagnetic
    interference. But in practice, the conventional adaptive beamforming algorithm
    can not form a deep null depth, so the subspace projection methods is demanded,
    which requires an accurate estimation of the interference subspace. For weak
    targets with spatial motion, in this paper, an adaptive beamforming algorithm based
    on the fast approximated power iteration（FAPI）subspace tracking and recursive
    Bayesian method is presented to deal with the strong interference and uncertain
    steering vector. The proposed algorithm can estimate and track  interference
    subspace effectively, and then an adaptive digital beamforming based on subspace projection is proceeded.   
    Keywords   Array processing  Bayesian method  Subspace projection beamforming
    Fast approximated power iteration subspace tracking  Steering vector uncertainty
    Strong interference  Minimum mean square error（MMSE） estimation
     目   次
     1  引言    1
    2  信号模型   . 4
    3  子空间投影波束形成  . 6
    4  所提出的自适应波束形成   . 8
    4.1  贝叶斯波束形成   . 8
    4.2  FAPI 子空间跟踪方法   11
    4.3  算法总结    13
    5  数值仿真   . 15
    5.1  算法的收敛性和鲁棒性    16
    5.2  所提出算法与其他算法的比较   . 20
    5.3  平面阵算法性能检验    23
    结论   25
    致谢   26
    参考文献    27
    1 引言
    信号处理的目的是尽可能的利用、提取和恢复接收信号中包含的有用信息。
    在纷扰的电磁环境下， 对信号特征参数进行有效地检测和准确地估计是极为重要
    的。在最开始的研究中，信号处理技术一直是以一文时域信号处理的形式呈现，
    经过长期的发展与探索， 科研工作者已经在这一方向上取得了许多非常重要的成
    就。在一文时域信号处理技术快速发展的同时，研究人员逐渐将对于一文信号处
    理的研究拓展到多文信号处理领域并将其运用到实践中。 结合相控阵的技术进步，
    科学家们依托先进的传感器和天线阵列将一文中对信号的时域采样转变成多文
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