【摘 要】
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天线阵列系统中的波达方向（Direction-of-Arrival,DOA）估计问题通常假设阵列数据具有无限量化精度,或者假设量化误差足够小,可简单视为加性噪声。但随着大规模天线阵列系统的出现,高昂的硬件成本和较大的系统功耗导致高精度量化在实际应用中难以实现。由于模数转换器（Analog-to-Digital Converter,ADC）的功耗随着量化位数呈指数增加,因此在过去的十余年间,基于低分
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天线阵列系统中的波达方向（Direction-of-Arrival,DOA）估计问题通常假设阵列数据具有无限量化精度,或者假设量化误差足够小,可简单视为加性噪声。但随着大规模天线阵列系统的出现,高昂的硬件成本和较大的系统功耗导致高精度量化在实际应用中难以实现。由于模数转换器（Analog-to-Digital Converter,ADC）的功耗随着量化位数呈指数增加,因此在过去的十余年间,基于低分辨率ADC的天线阵列设计技术及相关的信号处理技术,引起了业界广泛的研究兴趣。尤其是通过简单比较器实现的1-Bit模数转换器的电路功耗非常小,已经在多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）系统中得到大量研究。在此背景下,本文主要研究了基于低精度量化数据（包含1-Bit量化数据）的DOA估计方法。首先,在信噪比较低的场景中,1-Bit量化数据的协方差矩阵可由一个缩放的未量化协方差矩阵与一个缩放的单位矩阵的和近似表示。因此,本文提出了一种基于量化协方差矩阵的子空间DOA估计算法。其次,本文提出了一种改进的定点连续（Fixed-Point Continuation,FPC）重构算法,即FPC-l1算法,并将其扩展至复数域、多快拍的场景,使其适用于1-Bit量化数据的DOA估计问题。最后,本文研究了带约束的极大似然优化问题,并提出利用非单调谱投影梯度算法从低精度量化数据中恢复出低秩的无噪阵列数据。基于此,利用经典子空间算法获得了精确的DOA估计值。本文通过数值仿真实验,比较了上述所提算法及现有低精度量化的DOA估计方法的性能,验证了本文所提方法的有效性。
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