本文選題：壓縮感知 + 陣列DOA估計(jì)　； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：隨著壓縮感知理論的興起與發(fā)展，其應(yīng)用于陣列DOA（Direction of Arrival）估計(jì)時(shí)候，表現(xiàn)出來的少快拍（單快拍）、低信噪比條件下仍有較好性能，以及天然的解相干能力等優(yōu)勢(shì)，是傳統(tǒng)DOA估計(jì)算法所不具備的，因此使用壓縮感知理論進(jìn)行陣列DOA估計(jì)，能克服傳統(tǒng)方法的許多不足，具有十分重要的意義。 本文首先介紹了基于壓縮感知的陣列DOA估計(jì)的研究現(xiàn)狀，及壓縮感知和陣列DOA估計(jì)的基本原理和數(shù)學(xué)模型，然后從空間網(wǎng)格劃分方式、貪婪算法的DOA估計(jì)的性能以及DOA解相干算法三個(gè)方面來進(jìn)行研究。 由于把空間信號(hào)當(dāng)成稀疏信號(hào)，陣列流型矩陣充當(dāng)了壓縮感知模型中的測(cè)量矩陣的角色，這就要求陣列流型滿足稀疏重構(gòu)條件。文中分析了目前存在的等角度與等正弦的空間網(wǎng)格劃分方法對(duì)陣列流型任意兩列之間的正交性的影響，并提出了一種“類正弦”的劃分方式。分析表明，空間參考角度在不同范圍時(shí)，三種網(wǎng)格劃分方式對(duì)正交性的影響不同，因此，不同的觀測(cè)空間要采用不同的網(wǎng)格劃分方式。 隨后本文選取貪婪算法中的三種典型代表：OMP（Orthogonal MatchingPursuit）、ROMP（Regularized Orthogonal Matching Pursuit）和CoSaMP（CompressiveSampling Matching Pursuit）算法進(jìn)行DOA估計(jì)性能研究。首先在單快拍SMV模型下，仿真它們的均方根誤差與成功分辨概率隨信噪比和陣元個(gè)數(shù)的變化情況。結(jié)果表明OMP算法性能最好；ROMP算法由于采用了閾值思想，，容易產(chǎn)生虛假信號(hào)；CoSaMP算法不太穩(wěn)定，一旦角度估計(jì)錯(cuò)誤，往往就會(huì)產(chǎn)生很大的偏差。然后在多快拍MMV模型下，分析了OMP算法的性能。結(jié)果表明，貪婪算法不同于傳統(tǒng)的子空間類算法，只有在增加很少量快拍數(shù)的時(shí)候?qū)λ惴ㄐ阅苡兴岣�，快拍�?shù)過多對(duì)算法性能沒有任何改善作用。 最后本文選取了傳統(tǒng)解相干算法中基于奇異值分解的ESVD-ESPRIT算法，分析其在單快拍時(shí)候的解相干性能，并與OMP算法比較。發(fā)現(xiàn)在低信噪比時(shí)，OMP算法性能較好，而高信噪比時(shí)ESVD-ESPRIT算法較好。因此，綜合兩種算法的解相干思想，將ESVD-ESPRIT算法引入OMP算法的迭代過程中，同時(shí)利用了CoSaMP算法的回溯思想，提出了一種新的解相干算法。仿真分析表明，該新算法性能優(yōu)于OMP和ESVD-ESPRIT算法。
[Abstract]:With the rise and development of compression sensing theory, its application in DOA (Direction of Arrival) estimation) shows the advantages of less fast beat (single shot), better performance under low SNR, and natural decoherence ability, etc. The traditional DOA estimation algorithm does not have the traditional DOA estimation algorithm, so it is of great significance to use compressed sensing theory to estimate array DOA, which can overcome many shortcomings of traditional methods. This paper first introduces the research status of array DOA estimation based on compressed sensing, and the basic principle and mathematical model of compressed sensing and array DOA estimation. The performance of DOA estimation of greedy algorithm and DOA decoherence algorithm are studied. Because the spatial signal is regarded as a sparse signal, the array flow pattern matrix acts as the measurement matrix in the compression sensing model, which requires the array flow pattern to satisfy the sparse reconstruction condition. In this paper, the influence of the existing equal-angle and equal-sinusoidal spatial mesh generation method on the orthogonality between any two columns of the array flow pattern is analyzed, and a kind of "sinusoid" partition method is proposed. The analysis shows that the three grid methods have different effects on orthogonality when the spatial reference angle is in different range. Then, the DOA estimation performance of three typical greedy algorithms, namely: OMP (orthogonal matching pursuit) ROMP (regulated orthogonal matching pursuit) and CoSaMP (Compressive sampling pursuit) algorithm, is studied in this paper. Firstly, the RMS error and the successful resolution probability of the SMV model are simulated with SNR and the number of array elements. The results show that the OMP algorithm has the best performance. Because of the threshold thought, it is easy to generate false signals and CoSaMP algorithm is not stable. Once the angle estimation is wrong, there is often a big deviation. Then, the performance of OMP algorithm is analyzed under multi-shot MMV model. The results show that the greedy algorithm is different from the traditional subspace algorithm, only when a very small number of beats is increased, the algorithm performance is improved, and too many beats have no effect on the performance of the algorithm. Finally, the ESVD-Esprit algorithm based on singular value decomposition (SVD) is selected in the traditional decoherence algorithm to analyze the decoherence performance of the ESVD-Esprit algorithm in the case of single shot, and to compare it with the OMP algorithm. It is found that the performance of OMP algorithm is better than that of ESVD-ESPRIT algorithm with high SNR. Therefore, the ESVD-Esprit algorithm is introduced into the iterative process of OMP algorithm, and a new decoherence algorithm is proposed by using the backtracking idea of CoSaMP algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms OMP and ESVD-ESPRIT.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：2102929