波達(dá)方向角(Direction-of-Arrival,DOA)估計(jì)一直以來(lái)在陣列信號(hào)處理領(lǐng)域都受到廣泛的關(guān)注,并且扮演者重要的角色。其被廣泛應(yīng)用于民用和軍事領(lǐng)域,包括雷達(dá)目標(biāo)定位、目標(biāo)測(cè)向、移動(dòng)通信以及電子對(duì)戰(zhàn)等。DOA估計(jì)在經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展之后,大量基于不同理論的估計(jì)算法被提出,例如基于子空間理論的MUSIC(Multiple Signal Classification)和ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法以及基于壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論的L1范數(shù)優(yōu)化算法和稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法等。并且正在不斷朝著低成本、高分辨率、低計(jì)算復(fù)雜度的方向發(fā)展。相較于基于子空間理論的DOA估計(jì)方法,基于壓縮感知理論的DOA估計(jì)方法能夠有效果克服子空間類算法在小快拍數(shù)、低信噪比(Signal-to-Noise-Ratio,SNR)情況下性能不理想的問(wèn)題。但是傳統(tǒng)的基于稀疏表示(Sparse Repre...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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圖1-1主要研究框架

基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的穩(wěn)健DOA估計(jì)算法研究6圖1-1主要研究框架Fig.1-1Mainresearchframework1.4論文結(jié)構(gòu)安排第1章為緒論，主要說(shuō)明了本文的研究背景及意義，介紹了目前DOA估計(jì)研究的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，給出了本文的主要研究?jī)?nèi)容和框架，說(shuō)明了本文的結(jié)構(gòu)安排。....

圖3-5兩種算法的單次仿真時(shí)間對(duì)比

ǖ男?能不斷提高。圖3-3表明所提出的方法能夠有效消除互耦的影響并且減小離格誤差。圖3-4描述的是三種算法的均方根誤差隨網(wǎng)格間距變化的對(duì)比圖，其中信噪比設(shè)置為SNR=10dB。從圖3-4中的結(jié)果可知，無(wú)論以多大的網(wǎng)格間距對(duì)空域進(jìn)行離散化，我們所提出的算法的性能都比其他兩種算法好，....

圖4-1所提出算法和ROGSBL算法50次獨(dú)立仿真DOA估計(jì)結(jié)果對(duì)比

海南大學(xué)碩士學(xué)位論文35中的算法和SPICE算法則只考慮了非均勻噪聲；而我們所提出的算法同時(shí)考慮了離格誤差和非均勻噪聲。圖4-1所提出算法和ROGSBL算法50次獨(dú)立仿真DOA估計(jì)結(jié)果對(duì)比Fig.4-1ComparisonofDOAestimationresultsofthepr....

圖5-3不同網(wǎng)格條件下Fig.5-3Spatialspectrumcomparisonofthepr

基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的穩(wěn)健DOA估計(jì)算法研究48的存在，只由兩個(gè)基站進(jìn)行定位得到的目標(biāo)車輛位置坐標(biāo)必定存在誤差，式(5-29)、式(5-30)和式(5-31)計(jì)算得到的結(jié)果不可能完全相等。在我們所提出的車輛輔助定位算法中，采用了三個(gè)基站，基于三次交叉定位的結(jié)果最終根據(jù)式(5-32)....

本文編號(hào)：4024074