本文關(guān)鍵詞：非高斯噪聲環(huán)境下基于壓縮感知的DOA估計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：波達(dá)方向(DOA)估計(jì)是陣列信號(hào)處理中一項(xiàng)重要的研究?jī)?nèi)容,它的主要任務(wù)是通過(guò)對(duì)多傳感器構(gòu)成的陣列所獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,估計(jì)出空間分布信號(hào)源的波達(dá)方向。近些年來(lái)壓縮感知理論的不斷發(fā)展與深入,使得人們可以利用壓縮感知的理論基于稀疏重構(gòu)的方法來(lái)估計(jì)信號(hào)源的波達(dá)方向,從而解決了傳統(tǒng)的陣列信號(hào)DOA估計(jì)方法存在的不足。目前基于壓縮感知稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)方法大多是在高斯噪聲背景下進(jìn)行的研究,而自然界中的一些噪聲往往具有很強(qiáng)的脈沖性無(wú)法用高斯分布來(lái)描述。在這種非高斯脈沖噪聲環(huán)境下,原來(lái)基于高斯噪聲數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)的DOA估計(jì)方法的性能會(huì)出現(xiàn)下降。因此,研究非高斯噪聲環(huán)境下基于壓縮感知稀疏重構(gòu)理論的DOA估計(jì)方法具有非常重要的意義。Alpha穩(wěn)定分布具有優(yōu)良的性能,能夠很好地描述這類非高斯脈沖噪聲。分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量是分析Alpha穩(wěn)定分布的重要工具。本文以Alpha穩(wěn)定分布為數(shù)學(xué)模型,將分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量理論與壓縮感知理論結(jié)合起來(lái),對(duì)基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的壓縮感知DOA估計(jì)方法進(jìn)行研究。本文首先利用矢量化的陣列接收信號(hào)分?jǐn)?shù)低階相關(guān)矩陣以及矢量化的陣列接收信號(hào)相位分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差矩陣具有空間稀疏性的特性,提出了基于分?jǐn)?shù)低階相關(guān)矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法(FLGM-VEC)和基于相位分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法(PFLOM-VEC)。為了更好的抑制脈沖噪聲對(duì)重構(gòu)算法的影響,通過(guò)對(duì)矢量化后的接收信號(hào)特性進(jìn)行分析,又提出了改進(jìn)的基于分?jǐn)?shù)低階相關(guān)矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法(IFLOM-VEC)和改進(jìn)的基于相位分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法(IPFLOM-VEC)。對(duì)本文所提出的上述四個(gè)算法我們統(tǒng)稱為基于陣列接收信號(hào)分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估算法(FLOS-VEC)。最后對(duì)這些算法和基于陣列接收信號(hào)協(xié)方差矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估算法(C-VEC)進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明,在Alpha穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下,FLOS-VEC算法的性能要明顯優(yōu)于C-VEC算法,說(shuō)明FLOS-VEC算法比C-VEC算法能夠更好地抑制非高斯脈沖噪聲。
【關(guān)鍵詞】：波達(dá)方向 壓縮感知 Alpha穩(wěn)定分布 分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量 矢量化
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)11-15
• 1.2.1 經(jīng)典DOA估計(jì)方法的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 壓縮感知理論及其在DOA估計(jì)中的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 非高斯噪聲下DOA估計(jì)的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排15-18
• 第2章 陣列信號(hào)DOA估計(jì)理論18-30
• 2.1 陣列信號(hào)DOA估計(jì)的基本概述18
• 2.2 陣列信號(hào)DOA估計(jì)的數(shù)學(xué)模型18-24
• 2.3 經(jīng)典的陣列信號(hào)DOA估計(jì)算法24-28
• 2.3.1 MUSIC算法24-26
• 2.3.2 ESPRIT算法26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-30
• 第3章 基于壓縮感知理論的DOA估計(jì)模型30-38
• 3.1 壓縮感知的理論框架30-31
• 3.2 壓縮感知的主要內(nèi)容31-34
• 3.2.1 信號(hào)的稀疏表示31-32
• 3.2.2 測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)32-33
• 3.2.3 重構(gòu)算法的研究33-34
• 3.3 基于壓縮感知的DOA估計(jì)模型34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-38
• 第4章 Alpha穩(wěn)定分布及分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的理論概述38-46
• 4.1 引言38
• 4.2 Alpha穩(wěn)定分布的基本概念38-42
• 4.2.1 Alpha穩(wěn)定分布的定義38-41
• 4.2.2 Alpha穩(wěn)定分布的性質(zhì)41-42
• 4.3 分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量42-44
• 4.3.1 分?jǐn)?shù)低階矩43
• 4.3.2 分?jǐn)?shù)低階相關(guān)43-44
• 4.3.3 相位分?jǐn)?shù)低階矩44
• 4.3.4 相位分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差44
• 4.4 本章小結(jié)44-46
• 第5章 基于統(tǒng)計(jì)量矩陣矢量化的壓縮感知DOA估計(jì)46-68
• 5.1 引言46
• 5.2 矩陣的矢量化定義與性質(zhì)46-48
• 5.3 基于協(xié)方差矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法48-50
• 5.4 基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法50-57
• 5.4.1 分?jǐn)?shù)低階相關(guān)矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法51-53
• 5.4.2 相位分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法53-55
• 5.4.3 改進(jìn)的分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量矩陣矢量化稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法55-57
• 5.5 仿真結(jié)果與分析57-67
• 5.5.1 FLOM-VEC算法、IFLOM-VEC算法與C-VEC算法的仿真性能比較60-62
• 5.5.2 PFLOM-VEC算法、IPFLOM-VEC算法與C-VEC算法的仿真性能比較62-65
• 5.5.3 FLOM-VEC算法與PFLOM-VEC算法的仿真性能比較65-67
• 5.6 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74-76
• 作者簡(jiǎn)介76

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