車(chē)載毫米波雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)將雷達(dá)探測(cè)感知功能與無(wú)線通信功能進(jìn)行融合,在智能交通系統(tǒng)、電子對(duì)抗等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中,車(chē)載毫米波雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)結(jié)合了多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)和正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù),在實(shí)現(xiàn)車(chē)與車(chē)之間通信的同時(shí),利用毫米波雷達(dá)對(duì)周?chē)?chē)輛位置信息(距離、速度、方位角)進(jìn)行感知。因此,在車(chē)載毫米波雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)中研究高分辨、實(shí)時(shí)的信號(hào)源的波達(dá)方向角(DOA)估計(jì)算法具有一定的應(yīng)用前景,這為無(wú)人駕駛技術(shù)和車(chē)輛合理避障提供了保障。為了降低車(chē)載毫米波雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)中陣列信號(hào)DOA估計(jì)的采樣率,同時(shí),考慮到毫米波通信系統(tǒng)中稀疏的多徑以及空間信號(hào)源相對(duì)于整個(gè)空域稀疏性特點(diǎn),本文提出將壓縮感知和波達(dá)方向角估計(jì)相結(jié)合。論文重點(diǎn)研究了基于壓縮感知貪婪算法的DOA估計(jì)算法。(1)研究基于陣列流型矩陣等角度劃分DOA估計(jì)時(shí),為了克服₁l范數(shù)凸優(yōu)化算法DOA估計(jì)的運(yùn)算量較大、數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)性不好等缺點(diǎn),提出了將壓縮感知貪婪算法近似求解壓縮感知DOA估計(jì)過(guò)程中的₀l范數(shù)優(yōu)化問(wèn)題。所提SAMP算法在單快拍數(shù)時(shí)具有較高的DOA估計(jì)精...

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 壓縮感知稀疏重構(gòu)DOA估計(jì)理論基礎(chǔ)
    2.1 車(chē)載毫米波雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)模型
        2.1.1 毫米波稀疏多徑信道模型
        2.1.2 車(chē)載毫米波MIMO系統(tǒng)模型
        2.1.3 車(chē)載毫米波MIMO-OFDM系統(tǒng)信號(hào)模型
    2.2 壓縮感知理論
        2.2.1 壓縮感知理論基礎(chǔ)
        2.2.2 稀疏重構(gòu)算法
    2.3 壓縮感知DOA估計(jì)模型及陣列流型稀疏劃分
        2.3.1 壓縮感知DOA估計(jì)模型
        2.3.2 RIP準(zhǔn)則與MIP準(zhǔn)則
        2.3.3 陣列流型矩陣等角度稀疏劃分
        2.3.4 陣列流型矩陣等正弦稀疏劃分
    2.4 小結(jié)
第3章 壓縮感知陣列流型矩陣等角度劃分DOA估計(jì)
    3.1 壓縮感知陣列流型矩陣等角度劃分DOA估計(jì)模型
        3.1.1 單快拍數(shù)模型
        3.1.2 多快拍數(shù)模型
    3.2 基于??范數(shù)凸優(yōu)化DOA估計(jì)算法
        3.2.1 l₁-SVD算法
        3.2.2 L-1-SRACV算法
        3.2.3 仿真分析
    3.3 基于貪婪算法DOA估計(jì)
        3.3.1 基于OMP算法DOA估計(jì)
        3.3.2 基于SAMP算法DOA估計(jì)
        3.3.3 幾種算法DOA估計(jì)的運(yùn)算量分析
        3.3.4 仿真分析
    3.4 小結(jié)
第4章 壓縮感知陣列流型矩陣等正弦劃分DOA估計(jì)
    4.1 壓縮感知陣列流型矩陣等正弦劃分DOA估計(jì)模型
        4.1.1 單快拍數(shù)模型
        4.1.2 多快拍數(shù)模型
    4.2 單快拍數(shù)IR-SAMP算法DOA估計(jì)
        4.2.1 正則化處理
        4.2.2 IR-SAMP算法DOA估計(jì)原理
        4.2.3 仿真分析
    4.3 多快拍數(shù)MMV-IR-SAMP算法DOA估計(jì)
        4.3.1 MMV-SAMP算法DOA估計(jì)原理
        4.3.2 MMV-IR-SAMP算法DOA估計(jì)原理
        4.3.3 仿真分析
    4.4 小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A(攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄)
致謝



本文編號(hào)：3843885