本文關(guān)鍵詞：基于矩陣填充的陣列信號(hào)降采樣DOA估計(jì)方法研究

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【摘要】：信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)(DOA)是陣列信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,在電子偵察、雷達(dá)干擾以及雷達(dá)定位方面有著廣泛的應(yīng)用。在陣列信號(hào)處理系統(tǒng)中,信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)的高分辨、高精度性能可通過增加陣元個(gè)數(shù)、提高采樣速率以及發(fā)射寬帶甚至超寬帶信號(hào)獲得,但是通過此方法對(duì)信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)性能提升的同時(shí),需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣、傳輸、存儲(chǔ),其會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的復(fù)雜度隨之增加。針對(duì)此問題,本文主要研究如何在保證信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)高分辨、高精度性能要求下,降低系統(tǒng)復(fù)雜度。本文的主要工作以及創(chuàng)新點(diǎn)如下:首先,介紹了陣列信號(hào)處理中的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí)、常用陣列結(jié)構(gòu)以及遠(yuǎn)場(chǎng)窄帶信號(hào)的接收模型,詳細(xì)分析了線陣接收模型的幾何結(jié)構(gòu)和陣列流型矢量。對(duì)基于子空間分解類信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)的MUSIC算法和ESPRIT算法的原理和實(shí)現(xiàn)步驟進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,并對(duì)兩種算法進(jìn)行理論仿真分析。研究了矩陣填充理論在信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)中應(yīng)用的可行性,對(duì)現(xiàn)階段矩陣填充中最常用的奇異值閾值(SVT)算法、增廣拉格朗日乘子法(ALM)算法、加速近似梯度(APG)算法的實(shí)現(xiàn)原理和步驟進(jìn)行了介紹,并對(duì)其進(jìn)行算法的MATLAB仿真和分析。其次,在陣列信號(hào)處理中信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)的研究背景下,針對(duì)現(xiàn)階段的發(fā)展現(xiàn)狀以及一些需要亟待解決的問題,采用矩陣填充理論和信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)相結(jié)合的方法,解決在信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)高分辨、高精度性能要求下,系統(tǒng)復(fù)雜度高的問題。最后,介紹了基于快拍矩陣補(bǔ)全的降采樣DOA估計(jì)方法的實(shí)現(xiàn)原理,給出了實(shí)現(xiàn)步驟,并根據(jù)其實(shí)現(xiàn)步驟進(jìn)行理論仿真和算法驗(yàn)證。首次將Hankel矩陣應(yīng)用到DOA估計(jì)中,提出了基于Hankel矩陣補(bǔ)全的降采樣DOA估計(jì)方法。此方法是對(duì)觀測(cè)矩陣按行采用矩陣填充補(bǔ)全缺失數(shù)據(jù),利用對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)矩陣排列之后的Hankel矩陣所具有的低秩性和強(qiáng)非相關(guān)性實(shí)現(xiàn)對(duì)觀測(cè)矩陣的高概率補(bǔ)全,在降低系統(tǒng)采樣率的前提下保證了DOA估計(jì)的高性能。基于Hankel矩陣補(bǔ)全的降采樣DOA估計(jì)方法是通過降低系統(tǒng)的采樣率,達(dá)到降低系統(tǒng)復(fù)雜度的目的,理論仿真表明本文所論述算法能夠在保證信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)高性能要求下,降低系統(tǒng)的復(fù)雜度。
【關(guān)鍵詞】：陣列信號(hào)處理 信號(hào)波達(dá)方向估計(jì) 矩陣填充 低秩矩陣 Hankel矩陣
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(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
• 符號(hào)對(duì)照表10-11
• 縮略語對(duì)照表11-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 研究背景及意義14-16
• 1.1.1 陣列信號(hào)處理14-15
• 1.1.2 矩陣填充15-16
• 1.2 內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3 本文的主要工作和內(nèi)容安排19-22
• 第二章 陣列信號(hào)處理22-40
• 2.1 陣列天線幾何結(jié)構(gòu)22-26
• 2.1.1 直線陣模型22-23
• 2.1.2 面陣接收模型23-25
• 2.1.3 均勻圓陣接收模型25
• 2.1.4 任意離散陣接收模型25-26
• 2.2 陣列信號(hào)的數(shù)學(xué)模型26-31
• 2.2.1 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)26-27
• 2.2.2 遠(yuǎn)場(chǎng)窄帶信號(hào)27-29
• 2.2.3 信號(hào)的接收形式29-30
• 2.2.4 加性噪聲模型30-31
• 2.3 信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)31-38
• 2.3.1 ESPRIT算法原理31-33
• 2.3.2 ESPRIT算法仿真分析33-35
• 2.3.3 MUSIC算法原理35-37
• 2.3.4 MUSIC算法仿真分析37-38
• 2.4 本章小結(jié)38-40
• 第三章 矩陣填充理論40-54
• 3.1 矩陣填充的原理40-43
• 3.1.1 矩陣填充應(yīng)用實(shí)例40
• 3.1.2 矩陣填充的數(shù)學(xué)模型40-42
• 3.1.3 矩陣填充的理論推導(dǎo)42-43
• 3.2 矩陣填充常用算法43-50
• 3.2.1 奇異值閾值法44-46
• 3.2.2 增廣拉格朗日乘子法46-48
• 3.2.3 加速近似梯度算法48-50
• 3.3 矩陣填充算法仿真50-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第四章 陣列信號(hào)降采樣的DOA估計(jì)方法54-68
• 4.1 引言54
• 4.2 基于快拍矩陣補(bǔ)全的降采樣DOA估計(jì)方法54-61
• 4.2.1 算法原理54-57
• 4.2.2 算法仿真與分析57-61
• 4.3 基于Hankel矩陣補(bǔ)全的降采樣DOA估計(jì)方法61-67
• 4.3.1 算法原理61-63
• 4.3.2 算法仿真與分析63-67
• 4.4 本章小結(jié)67-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-70
• 5.1 工作總結(jié)68-69
• 5.2 工作展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74-76
• 作者簡介76-77

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本文編號(hào)：610335