天線陣列系統(tǒng)中的波達(dá)方向(Direction-of-Arrival,DOA)估計問題通常假設(shè)陣列數(shù)據(jù)具有無限量化精度,或者假設(shè)量化誤差足夠小,可簡單視為加性噪聲。但隨著大規(guī)模天線陣列系統(tǒng)的出現(xiàn),高昂的硬件成本和較大的系統(tǒng)功耗導(dǎo)致高精度量化在實際應(yīng)用中難以實現(xiàn)。由于模數(shù)轉(zhuǎn)換器(Analog-to-Digital Converter,ADC)的功耗隨著量化位數(shù)呈指數(shù)增加,因此在過去的十余年間,基于低分辨率ADC的天線陣列設(shè)計技術(shù)及相關(guān)的信號處理技術(shù),引起了業(yè)界廣泛的研究興趣。尤其是通過簡單比較器實現(xiàn)的1-Bit模數(shù)轉(zhuǎn)換器的電路功耗非常小,已經(jīng)在多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系統(tǒng)中得到大量研究。在此背景下,本文主要研究了基于低精度量化數(shù)據(jù)(包含1-Bit量化數(shù)據(jù))的DOA估計方法。首先,在信噪比較低的場景中,1-Bit量化數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣可由一個縮放的未量化協(xié)方差矩陣與一個縮放的單位矩陣的和近似表示。因此,本文提出了一種基于量化協(xié)方差矩陣的子空間DOA估計算法。其次,本文提出了一種改進的定點連續(xù)(Fixed-Point Continua...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究工作及內(nèi)容安排
第2章 DOA估計基礎(chǔ)知識
    2.1 信號模型
    2.2 MUSIC算法
    2.3 基于壓縮感知理論的DOA估計
        2.3.1 信號的稀疏表示
        2.3.2 感知矩陣的設(shè)計
        2.3.3 基于壓縮感知理論的DOA估計
    2.4 小結(jié)
第3章 基于1-Bit MUSIC的 DOA估計方法
    3.1 引言
    3.2 1-Bit信號模型
    3.3 1-Bit MUSIC算法
    3.4 實驗仿真
    3.5 小結(jié)
第4章 基于1-Bit壓縮感知的DOA估計方法
    4.1 引言
    4.2 1-Bit稀疏信號模型
    4.3 FPC-l₁算法
    4.4 基于FPC-l₁算法的DOA估計
    4.5 實驗仿真
    4.6 小結(jié)
第5章 基于量化矩陣恢復(fù)的DOA估計方法
    5.1 引言
    5.2 低精度量化信號模型
    5.3 量化矩陣恢復(fù)理論
    5.4 基于量化矩陣恢復(fù)的DOA估計
    5.5 實驗仿真
    5.6 小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
深圳大學(xué) 指導(dǎo)教師對研究生學(xué)位論文的學(xué)術(shù)評語
深圳大學(xué)研究生學(xué)位(畢業(yè))論文 答辯委員會決議書1
深圳大學(xué)研究生學(xué)位(畢業(yè))論文 答辯委員會決議書2
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果



本文編號：3851576