本文關鍵詞：基于壓縮感知的信號參數(shù)估計

  更多相關文章： 參數(shù)估計 壓縮感知 信號重構(gòu) 稀疏度估計 AStMP DOA估計

【摘要】：基于壓縮感知的參數(shù)估計則可以突破該理論對采樣速率的限制,對于具有稀疏性或可壓縮性的目標信號,只需很少的測量值就可以完成高分辨或超分辨的信號參數(shù)估計。論文對壓縮感知從其數(shù)學模型,信號的稀疏觀測和信號的完整恢復等方面進行了詳細闡述和研究,并主要從稀疏信號的稀疏度估計和陣列信號的波達方向(DOA)估計兩方面詳細介紹了壓縮感知理論在信號參數(shù)估計中的應用。主要工作和創(chuàng)新體現(xiàn)在以下方面:1.文章在對已有稀疏度估計重構(gòu)算法分析的基礎上,提出了一種新的能夠?qū)π盘栂∈瓒戎颠M行精確估計的重構(gòu)算法AStMP。論文分別從稀疏度初始估計、變步長方式、原子預選擇和支撐集等方面詳細介紹了AStMP算法相比已有重構(gòu)算法在稀疏度估計方面的改進之處,并通過MATLAB仿真驗證了AStMP算法的性能優(yōu)越性。2.論文對1l-SVD,OMP及FOCUSS三種算法基于稀疏重構(gòu)的DOA估計算法進行了深入研究,并從其DOA估計譜峰以及不同快拍、信噪比和接收陣元數(shù)對DOA估計結(jié)果的影響等方面進行仿真以說明其相比傳統(tǒng)的DOA估計算法具有分辨率高、抗噪能力強等優(yōu)點。在OMP算法優(yōu)缺點分析的基礎上,將SVD分解思想與OMP算法相結(jié)合,在OMP算法求解稀疏解和更新殘差過程中進行QR分解,以降低算法運算量,提高抗噪聲干擾能力。通過仿真實驗證明,基于SVD分解的OMP算法具有較好的DOA估計性能,在降低算法計算復雜度的同時,有較好的噪聲抑制性能。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7

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