文献综述（或调研报告）： 前言概述：
传统信号处理算法大多假设信号具有二阶圆特性，即假设信号的共轭相关函数为零。实
际应用中遇到的不仅仅只有二阶圆信号，还有许多二阶非圆信号，这些信号的共轭相关函数并不为零。与圆信号的二阶统计完全由信号的相关函数决定不同，非圆信号的二阶统计由信号的相关函数和共轭相关函数共同决定。如何利用非圆信号的特征来提高算法估计性能已经成为信号处理理论界的一个研究热点。由于具有广阔的应用前景，非圆信号参数估计在近二三十年来得到了迅猛的发展，早期提出的非圆信号参数估计算法运算量较大，适用范围有限， 测量精度一般，要进行实际系统的工程实现还有一定的难度，因为运算量较大所以对硬件设备要求较高，这些算法的稳健性较差，对实际系统和信号环境有较高的要求。因此，对比各个非圆信号的参数估计算法及它们的工程实现优缺点，研究稳健算法具有重要的理论意义和巨大的实用价值，这同时也是目前信号处理研究中的重点问题。
主题：
对于非圆信号特征的研究最早开始于 1993 年，Fredy D.Neeser 和 James L.Massey 最先在文献[1]中提出了将伪协方差为零的复随机变量或过程定义为严格复随机变量或过程。
1994 年 Bernard Picinbono 研究了信号的圆形特性[2]。阵列波达方向（DOA）估计是雷达辐射源信号分选的重要组成部分，其含义是指将多个传感器放置在空间的不同位置组成传感阵列，并利用此阵列对空间信号场进行接收和处理，目的是估计阵列接受信号的 DOA，实现雷达辐射源信号定位。最早利用非圆信号特征来提高 DOA 估计性能的人是 J.Galy，1998 年他在其论文中系统地研究了非圆信号特征，提出了用于非圆信号测向的
MUSIC(Non-Circular-MUSIC)算法[3]，此后非圆信号 DOA 估计问题得到了越来越多的关注。
2001 年 P.Charge, Y.Wang 等人为了减少 NC-MUSIC 算法的计算量，针对均布线阵用多项式求根代替了 NC-MUSIC 算法中的搜索过程，提出了 NC-root-MUSIC 算法[4,5]，此外在
2000 年他们还提出了一种估计非圆信号的阵列增益和附加相位的算法[6]。在 2003 年的欧洲无线技术会议上（ECWT 2003）P.Charge, Y.Wang 等人将 ESPRIT 应用于非圆信号的 DOA 估计，提出了 non-circular ESPRIT 算法[9]。在同年的 IEEE 信号处理年会上 Jean-Pierre
Delmas 针对非圆信号，同时利用阵列接收数据的协方差矩阵、椭圆协方差矩阵和椭圆协方差矩阵的共轭矩阵，提出了 non-circular AMV(Asympotically Minimum Variance)渐近最小方差非圆信号测向算法，为了进一步提高 non-circular ESPRIT 算法的性能并减少算法的运算量。 雷达系统中常用的二进制相移键控（BPSK）和幅度调制（MASK）等调制信号具有非圆特性可以利用现有非圆信号 DOA 估计计算法来检测信号源方位。M.Haardt 和 F.Romer 等在 2004 年的 IEEE 信号处理年会上提出了 non-circular Unitary ESPRIT 算法[7]，通过使用 Unitary 变换，这种算法成功的将复值运算转换为实值运算从而大大简化了运算量。此外， 关于非圆信号的 Cramer-Rao 界的研究也伴随着非圆信号空间谱估计技术的发展而逐渐兴
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
