空間信號波達(dá)角估計(jì)是陣列信號處理技術(shù)中的重要研究方向,其在軍事、工業(yè)等領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用。隨著無線電技術(shù)的發(fā)展及電磁環(huán)境的日益復(fù)雜,空間中的電磁干擾也日益嚴(yán)峻,這對傳統(tǒng)的測向技術(shù)提出了更高的要求。基于稀疏重構(gòu)算法的測向技術(shù)適應(yīng)低信噪比、少快拍數(shù),且具有計(jì)算量小的優(yōu)點(diǎn),因此成為測向算法研究的熱點(diǎn)課題之一。目前,稀疏重構(gòu)算法中的貪婪類算法在DOA估計(jì)中精度較高、計(jì)算量較小,但是,算法在穩(wěn)定性與精度上仍然存在一些不足。本文對貪婪類算法的DOA估計(jì)進(jìn)行了深入的研究,并優(yōu)化了算法的原子匹配過程。本文的另一個(gè)研究重點(diǎn)是多徑相干信號的DOA估計(jì),對獨(dú)立信號與相干信號分別采用子空間類算法與稀疏重構(gòu)算法進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)對混合信號的DOA估計(jì)。具體內(nèi)容如下:首先,本文研究了陣列信號DOA估計(jì)的基本原理與信號接收模型,進(jìn)一步的,研究了稀疏重構(gòu)算法的原理,并研究了基于稀疏重構(gòu)算法的陣列信號接收模型,為后面的研究打下基礎(chǔ)。其次,研究分析了現(xiàn)有的三種貪婪類算法優(yōu)缺點(diǎn),優(yōu)化算法的關(guān)鍵步驟,提高算法的性能。本文采用粒子群優(yōu)化算法來優(yōu)化原子的匹配過程,并借鑒壓縮正交匹配追蹤算法中的回溯策略,對已經(jīng)匹配到的原子進(jìn)行二次檢... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

陣列DOA估計(jì)的結(jié)構(gòu)圖

第二章基于稀疏重構(gòu)算法的測向理論與技術(shù)92.1.2測向天線陣列由前面的陣列測向流程可知，信號數(shù)據(jù)的獲取來自天線陣列，天線陣列按照形狀不同可以分為很多種，在陣列測向中常見的天線陣列主要有均勻線性陣列、圓形陣列、L形陣列等。在信號的DOA估計(jì)中采用不同的天線陣列，因?yàn)椴煌嚵械姆植贾嘘囋g的距離不同，所以導(dǎo)致不同陣列的數(shù)學(xué)模型中的導(dǎo)向矢量不同。陣列的導(dǎo)向矢量對處理接收數(shù)據(jù)有著至關(guān)重要的作用，且對DOA估計(jì)算法的應(yīng)用也有影響，本文采用均勻等距的線性陣列，下面介紹陣列的結(jié)構(gòu)，并推導(dǎo)出均勻線形陣列的導(dǎo)向矢量。圖2-2均勻線陣的幾何結(jié)構(gòu)模型均勻線陣的陣元是均勻等距的排列在同一條直線上，其結(jié)構(gòu)模型如圖2-2所示。假設(shè)陣元個(gè)數(shù)為N，陣元之間的間距為d，入射信號為遠(yuǎn)場相互獨(dú)立的平面波，入射信號的方位角為。均勻線陣的方向矢量可以表示為：sin1sin22sin1sina1,,,=1,,,TjkdjkNdTjdjNdeeee（2-1）當(dāng)有P個(gè)信源時(shí)，其波達(dá)方向分別為1,,iiP，則導(dǎo)向矢量表達(dá)式為：1212222sinsinsin,,,111=ppjdjdjdAaaaeee122221sin1sin1sinpjNdjNdjNdeee（2-2）

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文122.2稀疏重構(gòu)的基本原理2.2.1壓縮感知原理由信號采樣定律奈奎斯特（Nyquist）采樣定律可以知道，要實(shí)現(xiàn)對原始信號的恢復(fù)與重建，只有在采樣頻率大于等于信號頻率的兩倍時(shí)才能做到。但隨著現(xiàn)在無線電通信系統(tǒng)使用的信號頻率越來越高，繼續(xù)按上述定律進(jìn)行采樣，系統(tǒng)設(shè)備的硬件條件已經(jīng)滿足不了實(shí)際的要求，在此背景下，壓縮感知理論應(yīng)運(yùn)而生。壓縮感知（CompresseedSensing，簡稱CS）[27]理論是由科學(xué)家于2006年提出，該理論的特點(diǎn)是可以利用極少的采樣數(shù)據(jù)完成原始信號的重構(gòu)。其核心內(nèi)容指出：信號通過映射，成為一種具有稀疏性質(zhì)的信號后，對信號進(jìn)行采樣時(shí)就可以用遠(yuǎn)低于奈奎斯特的采樣率進(jìn)行樣本信號的壓縮處理，利用算法對觀測信號矩陣進(jìn)行計(jì)算求解，進(jìn)而得到原始的信號的重構(gòu)信號。相較于傳統(tǒng)的采樣處理，該理論能夠在數(shù)據(jù)采集的同時(shí)對信號數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，這樣大大縮短了數(shù)據(jù)的采樣時(shí)間，并且降低的信號的采樣速率，可以實(shí)現(xiàn)對高頻信號的還原操作。壓縮感知理論的基本原理如圖2-3所示：圖2-3壓縮感知基本原理圖從圖2-3能夠看出，壓縮感知是建立在信號稀疏的基礎(chǔ)上的，所以信號的稀疏變換是該過程的關(guān)鍵一環(huán)，為了使信號滿足稀疏的條件，需要對信號做矩陣運(yùn)算或者叫投影映射處理。假設(shè)信號向量為x，為一組正交基組成的稀疏矩陣，對信號作如下變換：T=x(2-12)假如對于0p2和R2，變換后的數(shù)據(jù)向量滿足：1()ppipiR(2-13)那么，現(xiàn)在可以說信號向量x利用矩陣進(jìn)行映射處理得到的向量是在投影空間上是具有稀疏性的。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2992882