【摘要】：被動信源定位是陣列信號處理的重要研究內容之一,傳統的信源定位技術研究大多基于子空間理論,但子空間類算法仍存在一些不可避免的問題與缺陷。近年來隨著壓縮感知理論的提出和發(fā)展,國內外學者開始注意到其與陣列信號處理之間的深刻聯系,壓縮感知理論逐漸在信源定位問題中得到應用并展示出了相比子空間類算法的獨特優(yōu)勢,如較好的抗噪聲性能、不依賴于信源數先驗信息等。在信源定位問題的研究中,根據目標位置距離接收陣列的遠近,信源可區(qū)分為遠場源和近場源兩種。傳統定位技術研究主要基于純遠場或純近場定位模型,但在一些實際應用中,遠場源和近場源往往同時存在而形成混合源,而被動信源定位在無法得知兩種信源的個數及遠場源距離所在范圍時會導致傳統定位算法并不能完全適用于混合源。目前,針對遠近場混合源定位算法的研究進展相對緩慢且成果有限,可主要分為兩類:基于特征子空間的遠近場混合源定位算法和基于稀疏重構的遠近場混合源定位算法。本文在現有混合源定位算法仿真對比分析的基礎上對其中兩種算法進行了改進,并進一步考慮循環(huán)平穩(wěn)信號情況,結合壓縮感知研究了基于三階循環(huán)矩和稀疏重構的混合源定位算法,最后根據實際項目工作,對基于壓縮感知的DOA估計工程應用進行了研究。論文的主要工作可概括為如下幾點:1.針對基于均勻對稱線陣的遠近場混合源定位模型,分析了其與傳統遠、近場定位問題的區(qū)別與聯系,并對目前具有代表性的混合源定位算法進行了仿真對比分析。2.針對現有基于四階累積量的Two-stage MUSIC定位算法中四階累積量具有較高累積誤差的缺陷進行了改進,提高了近場源距離參數估計性能并降低了算法復雜度。3.針對目前基于二階統計量稀疏重構和MUSIC的混合源定位算法中近場源方位角估計方法僅利用部分有效數據而導致參數估計性能較低的缺陷進行改進,研究了基于協方差差分和稀疏重構的混合源定位算法,提高了近場源參數估計性能。4.針對實際中常見的循環(huán)平穩(wěn)信號情況,研究了基于三階循環(huán)矩和稀疏重構的遠近場混合源定位算法,相比現有的特征子空間算法不依賴于信源數先驗信息。5.根據主研的橫向科研項目,對基于壓縮感知的DOA估計工程應用進行研究,考察了利用壓縮感知對陣列采樣數據進行壓縮重構后的DOA估計性能。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2571349