本文關(guān)鍵詞：基于稀疏表示的不相關(guān)分布式信源參數(shù)估計(jì)算法

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【摘要】：在分析不相關(guān)分布式信源(Incoherently Distributed Source,IDS)信號(hào)模型的基礎(chǔ)上,該文給出一種基于稀疏表示的IDS參數(shù)估計(jì)方法。該方法利用IDS協(xié)方差矩陣的Toeplitz性質(zhì),結(jié)合IDS協(xié)方差矩陣的兩點(diǎn)近似及Jacobi-Anger級(jí)數(shù)展開(kāi)模型,分別采用兩個(gè)1維稀疏表示問(wèn)題對(duì)IDS的角度擴(kuò)展及中心入射角度進(jìn)行估計(jì)。同現(xiàn)有算法相比,該文方法不需要進(jìn)行2維搜索,計(jì)算量較小。仿真結(jié)果表明,該文算法在低信噪比及小快拍情況下具有良好的參數(shù)估計(jì)性能。
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 信號(hào)處理 參數(shù)估計(jì) 稀疏表示 不相關(guān)分布式信源
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)基金(K5051202047)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 1引言作為陣列信號(hào)處理的重要分支,波達(dá)方向(Direction of Arrival,DOA)估計(jì)在雷達(dá)、聲吶及無(wú)線(xiàn)通信等領(lǐng)域有著重要應(yīng)用[1,2]。在入射信源為點(diǎn)信源的假設(shè)下,經(jīng)典的DOA估計(jì)算法(MUSIC,ESPRIT等)具有良好的DOA估計(jì)性能。但是,在移動(dòng)無(wú)線(xiàn)通信、水下聲吶及無(wú)源雷達(dá)等應(yīng)用中,由于在

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7 匡金駿;基于稀疏表示的圖像分類(lèi)與目標(biāo)跟蹤研究[D];重慶大學(xué);2013年

8 李海山;基于稀疏表示理論的地震信號(hào)處理方法研究[D];中國(guó)石油大學(xué)（華東）;2013年

9 鄧承志;圖像稀疏表示理論及其應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2008年

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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3 孫雪青;Shearlet變換和稀疏表示相結(jié)合的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像融合[D];河北大學(xué);2015年

4 吳麗璇;基于稀疏表示的微聚焦X射線(xiàn)圖像去噪方法[D];華南理工大學(xué);2015年

5 趙孝磊;基于圖像分塊稀疏表示的人臉識(shí)別算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

6 黃志明;基于辨別式稀疏字典學(xué)習(xí)的視覺(jué)追蹤算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

7 張鈴華;非約束環(huán)境下的稀疏表示人臉識(shí)別算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

8 賀妍斐;基于稀疏表示與自適應(yīng)倒易晶胞的遙感圖像復(fù)原方法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

9 楊爍;電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的稀疏表示/壓縮采樣研究[D];西南交通大學(xué);2015年

10 應(yīng)艷麗;基于低秩稀疏表示的目標(biāo)跟蹤算法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：911990