在現(xiàn)代電子戰(zhàn)中,隨著雷達(dá)偵察頻率的范圍越來(lái)越大,對(duì)稀疏超寬帶電子偵察信號(hào)的分析顯得尤為重要,傳統(tǒng)的Nyquist采樣定理已經(jīng)成為制約寬頻帶信號(hào)發(fā)展的瓶頸。壓縮感知理論的提出為這一技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了曙光,其指出當(dāng)信號(hào)在某一個(gè)特定域是稀疏時(shí),它可以突破Nyquist采樣率,然后通過(guò)恢復(fù)算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行精確重構(gòu)。因此,如何利用壓縮感知理論對(duì)目標(biāo)信號(hào)的參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)成為了信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)熱門(mén)話(huà)題。本文結(jié)合壓縮感知理論,對(duì)上述所提到的問(wèn)題進(jìn)行了研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:1.將貝葉斯框架下的快速貝葉斯匹配追蹤重構(gòu)算法應(yīng)用于電子偵察中的信號(hào)重構(gòu),并與壓縮感知理論框架下的壓縮采樣匹配追蹤重構(gòu)算法對(duì)比,可以得出結(jié)論:快速貝葉斯匹配追蹤算法的重構(gòu)精度相較于壓縮采樣匹配追蹤算法要高,且同等條件下,貝葉斯匹配追蹤算法能在較低的信噪比下重構(gòu)出信號(hào);2.研究了基于波形匹配字典的參數(shù)估計(jì)。根據(jù)多頻正弦信號(hào)和線(xiàn)性調(diào)頻信號(hào)的波形特點(diǎn)來(lái)構(gòu)造冗余字典,然后通過(guò)壓縮感知中的解優(yōu)化算法來(lái)對(duì)信號(hào)的頻率參數(shù)進(jìn)行估計(jì),實(shí)驗(yàn)仿真證明,該算法能準(zhǔn)確的估計(jì)出信號(hào)的頻率信息,但是在構(gòu)造字典時(shí),我們必須要知道信號(hào)的頻率范圍這一先驗(yàn)信息,而且構(gòu)造... 

【文章頁(yè)數(shù)】：96 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 非均勻采樣理論及應(yīng)用
        1.2.2 壓縮感知理論及應(yīng)用
    1.3 論文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 寬波段稀疏信號(hào)電子偵察概述
    2.1 傳統(tǒng)的電子偵察處理流程
    2.2 壓縮感知在電子偵察信號(hào)中的應(yīng)用
    2.3 非均勻采樣
    2.4 本章小結(jié)
第三章 貝葉斯框架下的稀疏重構(gòu)技術(shù)
    3.1 基于貪婪算法的重構(gòu)技術(shù)
        3.1.1 貪婪算法的基本理論
        3.1.2 仿真分析
    3.2 基于貝葉斯框架下的稀疏重構(gòu)技術(shù)
        3.2.1 貝葉斯理論和貝葉斯估計(jì)
        3.2.2 貝葉斯壓縮感知理論基礎(chǔ)
        3.2.3 先驗(yàn)概率分布
        3.2.4 快速貝葉斯匹配追蹤算法
        3.2.5 仿真結(jié)果及分析
    3.3 兩種算法性能對(duì)比分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于波形匹配字典的參數(shù)估計(jì)
    4.1 過(guò)完備字典
    4.2 基于波形匹配字典的正弦信號(hào)頻率估計(jì)
        4.2.1 理論分析
        4.2.2 算法原理描述
        4.2.3 算法仿真及性能分析
    4.3 基于波形匹配字典的線(xiàn)性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)
        4.3.1 理論分析
        4.3.2 算法原理描述
        4.3.3 仿真結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換字典的參數(shù)估計(jì)
    5.1 基于時(shí)頻分析的LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)
    5.2 FrFt的定義和性質(zhì)
    5.3 LFM信號(hào)在分?jǐn)?shù)階域的稀疏表示
        5.3.1 LFM信號(hào)的分?jǐn)?shù)階Fourier變換
        5.3.2 仿真與分析
    5.4 CS框架下的LFM信號(hào)參數(shù)估計(jì)
        5.4.1 量綱歸一化原理
        5.4.2 分?jǐn)?shù)階Fourier字典的構(gòu)造
        5.4.3 算法步驟
    5.5 仿真與分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 硬件平臺(tái)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    6.1 寬波段非均勻采樣硬件平臺(tái)介紹
    6.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        6.2.1 多頻正弦信號(hào)
        6.2.2 單頻脈沖信號(hào)
        6.2.3 線(xiàn)性調(diào)頻脈沖信號(hào)
        6.2.4 線(xiàn)性調(diào)頻信號(hào)參數(shù)估計(jì)
    6.3 本章小節(jié)
第七章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3675840