【摘要】：波達(dá)方向角(DOA)估計技術(shù)在許多實際應(yīng)用中扮演著十分重要的角色,因此一直是一個備受關(guān)注的研究領(lǐng)域。傳統(tǒng)的DOA估計算法需要大量的采樣數(shù)據(jù)、在較高的信噪比條件下才能精確估計,而且處理相干信號效果不理想,在一些新興領(lǐng)域的應(yīng)用中受到了很大的限制。因此,如何利用少量的測量數(shù)據(jù)來實現(xiàn)高分辨率的DOA估計算法成為一個新興的研究方向。稀疏表示理論的不斷發(fā)展為DOA估計提供了新的發(fā)展方向,它指出對于稀疏或可壓縮信號,當(dāng)滿足一定條件時,可以用遠(yuǎn)低于Nyquist采樣定理所需要的采樣數(shù)據(jù)精確地恢復(fù)出原始信號。主流的稀疏重構(gòu)算法有三類,分別是貪婪算法,凸松弛類算法和貝葉斯學(xué)習(xí)算法。其中貝葉斯學(xué)習(xí)/推斷綜合了決策者的先驗認(rèn)知、樣本信息中未知參數(shù)的分布信息,從統(tǒng)計優(yōu)化的角度達(dá)到稀疏重構(gòu)的目的,容易理解而且表現(xiàn)出許多優(yōu)點,現(xiàn)已成為一個研究熱點。本文重點研究了基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的DOA估計算法,主要工作和成果列舉如下:1.詳細(xì)介紹了三類稀疏重構(gòu)算法的基本原理并分析了各自的優(yōu)缺點,對經(jīng)典的基于稀疏表示的DOA估計算法做了簡單介紹,其中包括L1-SVD算法、L1-SRACV算法和降維的L1-SRACV算法。2.闡述了貝葉斯估計理論、貝葉斯學(xué)習(xí)算法的框架,分析了貝葉斯學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢,最后,提出了基于多測量矢量稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(MSBL)的DOA估計算法,通過仿真實驗證明了該算法在低快拍情況下有很好的估計性能,并且可以應(yīng)用于相干信號的處理。3.研究學(xué)習(xí)了分布源DOA估計的信號模型和分塊稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(BSBL)算法,將BSBL應(yīng)用于分布式信號源的DOA估計中,通過仿真測試分析了該算法的估計性能。
[Abstract]:Direction-of-arrival (DOA) estimation plays an important role in many practical applications, so it is always a concerned field. The traditional DOA estimation algorithm needs a large number of sampled data to estimate accurately under the condition of high signal-to-noise ratio (SNR). Moreover, the effect of processing coherent signal is not ideal, so it is limited in some new applications. Therefore, how to use a small amount of measurement data to achieve high resolution DOA estimation algorithm has become a new research direction. The continuous development of sparse representation theory provides a new direction for DOA estimation. It points out that for sparse or compressible signals, when certain conditions are satisfied, The original signal can be accurately recovered from the sampling data that is far less than that required by the Nyquist sampling theorem. There are three main sparse reconstruction algorithms: greedy algorithm, convex relaxation algorithm and Bayesian learning algorithm. Bayesian learning / inference integrates the prior cognition of decision makers, the distribution of unknown parameters in sample information, and achieves the purpose of sparse reconstruction from the angle of statistical optimization. It is easy to understand and shows many advantages. It has become a research hotspot. This paper focuses on the DOA estimation algorithm based on sparse Bayesian learning. The main work and results are listed as follows: 1. The basic principle of three kinds of sparse reconstruction algorithms is introduced in detail, and their advantages and disadvantages are analyzed. The classical DOA estimation algorithm based on sparse representation is briefly introduced, including L1-SVD algorithm, L1-SRACV algorithm and dimensionally reduced L1-SRACV algorithm. 2. The Bayesian estimation theory and the framework of Bayesian learning algorithm are expounded. The advantages of Bayesian learning algorithm are analyzed. Finally, a DOA estimation algorithm based on sparse Bayesian learning (MSBL) is proposed. The simulation results show that the proposed algorithm has good estimation performance in the case of low shot and can be applied to coherent signal processing. The signal model of distributed source DOA estimation and block sparse Bayesian learning (BSBL) algorithm are studied. BSBL is applied to the DOA estimation of distributed signal source. The performance of the algorithm is analyzed by simulation test.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2274420