本文關(guān)鍵詞：基于稀疏感知理論的空間目標(biāo)DOA估計(jì)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：陣列信號處理作為現(xiàn)代信號處理中的一個重要分支，在雷達(dá)、聲吶、通信、地震勘探、射電天文以及醫(yī)學(xué)成像等多種軍事及國民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中獲得了廣泛應(yīng)用和迅速發(fā)展�？臻g目標(biāo)的DOA估計(jì)問題作為陣列信號處理的一個重要組成部分是現(xiàn)如今廣為研究的課題。傳統(tǒng)的DOA估計(jì)方法存在一定的局限性：波束形成技術(shù)的角度分辨率取決于接收天線陣元個數(shù)和陣元間距并且受到瑞利限的限制，即只有當(dāng)對遠(yuǎn)場中的兩個點(diǎn)信號源的角度間隔大于天線的波束寬度時，這兩個目標(biāo)才能被分辨出來；空間譜估計(jì)方法通常需要通過較多的快拍數(shù)對觀測信號進(jìn)行采樣，從而得到信號協(xié)方差矩陣的充分統(tǒng)計(jì)，因此該方法對信源或目標(biāo)的觀測周期比較長，另外，當(dāng)信噪比較低或者信源相關(guān)性較高時，DOA估計(jì)的性能會明顯下降；工程上常用的干涉儀測角方法雖然原理簡單易于實(shí)現(xiàn)，但為了達(dá)到較高測角精度需要采用較長的基線，從而需要進(jìn)行解模糊處理，并且該方法只能夠?qū)我荒繕?biāo)進(jìn)行DOA估計(jì)。 近年來，基于稀疏信號重構(gòu)理論的壓縮感知方法得到了廣泛的研究。壓縮感知理論得出，當(dāng)被測信號在某個變換域下是可壓縮或者稀疏的，那么通過遠(yuǎn)少于經(jīng)典采樣理論所需的采樣次數(shù)就可以精確重建原始信號或?qū)崿F(xiàn)對信號參數(shù)的精確估計(jì)。由于陣列信號模型中蘊(yùn)含著信號傳播的空間稀疏性，基于壓縮感知理論的陣列信號處理在近些年成為研究熱點(diǎn)。本文對不同快拍數(shù)下基于壓縮感知理論的空間目標(biāo)DOA估計(jì)方法進(jìn)行了分析和研究，并針對快拍數(shù)較多情況下的DOA估計(jì)提出改進(jìn)算法，算法能夠在無需已知被測目標(biāo)個數(shù)的前提下實(shí)現(xiàn)對相干目標(biāo)實(shí)現(xiàn)精確的DOA估計(jì)；與已有的基于壓縮感知的DOA估計(jì)算法相比，本文所述算法具有更高的角度分辨率和估計(jì)成功概率以及更低的計(jì)算復(fù)雜度。
【關(guān)鍵詞】：陣列信號處理 DOA 壓縮感知 稀疏重建
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.23
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 . 緒論10-17
• 1.1. 研究背景及意義10-12
• 1.2. 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢12-15
• 1.2.1. 陣列信號處理 DOA 估計(jì)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2. 壓縮感知理論研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3. 本文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第2章 . 傳統(tǒng) DOA 估計(jì)方法及壓縮感知理論基礎(chǔ)17-28
• 2.1. 傳統(tǒng) DOA 估計(jì)方法17-23
• 2.1.1. 波束形成方法17-20
• 2.1.2. 空間譜估計(jì)方法20-23
• 2.2. 壓縮感知理論基礎(chǔ)23-26
• 2.2.1. 信號的稀疏或可壓縮性23-24
• 2.2.2. 觀測系統(tǒng)的非相干性24-25
• 2.2.3. 信號的重建方法25-26
• 2.3. 本章小結(jié)26-28
• 第3章 . 低快拍下信號的 DOA 估計(jì)28-34
• 3.1. 單快拍下信號的 DOA 估計(jì)28-31
• 3.1.1. 信號模型28-30
• 3.1.2. 信號的稀疏表示30
• 3.1.3. 觀測矩陣的建立與信號重建30-31
• 3.2. 低快拍下信號的 DOA 估計(jì)31-33
• 3.2.1. 信號模型及稀疏表示31-32
• 3.2.2. 子空間理論基礎(chǔ)32-33
• 3.2.3. 壓縮感知理論與 MUSIC 理論相結(jié)合的重構(gòu)方法33
• 3.3. 本章小結(jié)33-34
• 第4章 . 多快拍下信號的 DOA 估計(jì)34-56
• 4.1. 基于子空間分解的壓縮感知算法34-37
• 4.1.1. 信號模型及稀疏表示34-35
• 4.1.2. 奇異值分解及重構(gòu)方法35-37
• 4.1.3. 計(jì)算量與性能分析37
• 4.2. 基于框架相關(guān)性的壓縮感知算法37-42
• 4.2.1. 信號模型及稀疏表示37-39
• 4.2.2. 重構(gòu)準(zhǔn)則的確定及參數(shù)選取39-42
• 4.2.3. 計(jì)算量與性能分析42
• 4.3. 基于框架相關(guān)性的壓縮感知快速算法42-46
• 4.3.1. 信號模型及稀疏表示43-44
• 4.3.2. 重構(gòu)準(zhǔn)則的確定及參數(shù)選取44-45
• 4.3.3. 計(jì)算量與性能分析45-46
• 4.4. 改進(jìn)的基于框架相關(guān)性的快速算法46-54
• 4.4.1. 基于框架相關(guān)性快速算法存在的問題46-49
• 4.4.2. 改進(jìn)方法的重構(gòu)準(zhǔn)則與參數(shù)選取49-50
• 4.4.3. 仿真及性能分析50-54
• 4.5. 本章小結(jié)54-56
• 第5章 . 改進(jìn)的超分辨 CS-DOA 估計(jì)算法56-68
• 5.1. 冗余字典的構(gòu)造及重建準(zhǔn)則的確定56-58
• 5.2. 迭代運(yùn)算和附加冗余字典的更新58-60
• 5.3. 仿真及性能分析60-66
• 5.3.1. 相關(guān)系數(shù)容限分析60-61
• 5.3.2. 估計(jì)精度分析61-66
• 5.3.3. 計(jì)算復(fù)雜度分析66
• 5.4. 本章小結(jié)66-68
• 結(jié)論68-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單75-76
• 致謝76-77

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于稀疏感知理論的空間目標(biāo)DOA估計(jì)算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：298831