本文關(guān)鍵詞：陣列信號(hào)DOA估計(jì)算法研究

  更多相關(guān)文章： DOA估計(jì) 稀疏陣 互質(zhì)陣 嵌套陣 MUSIC算法 空間平滑 凸優(yōu)化

【摘要】：陣列信號(hào)處理技術(shù)源于信號(hào)處理,在雷達(dá)、聲吶、射天望遠(yuǎn)鏡、全球定位、無線通信、醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域均可見其作為關(guān)鍵技術(shù)服務(wù)于人們的工作和生活。陣列信號(hào)處理包括兩個(gè)主要方向：波束成形(BF)、波達(dá)方向(DOA)估計(jì),其中DOA就是本文研究?jī)?nèi)容�？臻g譜估計(jì),即波達(dá)方向估計(jì)(DOA),是在噪聲環(huán)境中利用陣列天線接收信號(hào)估計(jì)出空間信號(hào)相對(duì)陣列天線的入射方向。本論文首先闡述了陣列信號(hào)處理的相關(guān)知識(shí),包括窄帶與寬帶信號(hào)間的區(qū)別、信源的相干與非相干、以及噪聲的模型等,并且分析了四種天線模型,包括均勻線陣(ULA)、均勻圓陣(UCA)、互質(zhì)陣以及嵌套陣。其中,互質(zhì)陣和嵌套陣屬于稀疏陣。對(duì)于DOA算法的研究,論文中首先列舉了三種傳統(tǒng)DOA估計(jì)算法,即常規(guī)波束成型(CBF)算法、Capon算法、傳統(tǒng)MUSIC算法,論證了其具體原理并給出其針對(duì)相同條件下各自的DOA估計(jì)仿真圖,包括空間譜與誤差分析等指標(biāo)等,并綜合對(duì)比了算法效果。隨后,針對(duì)相干信號(hào)這一特殊的信號(hào)類型,也分析兩類去相干的DOA估計(jì)方法,即空間平滑算法、改進(jìn)的MUSIC算法。實(shí)際應(yīng)用中為了在于降低天線整體造價(jià),需要對(duì)天線陣列稀疏化,這種技術(shù)是通過從已有均勻陣列中去掉某些陣元,或是按照一定規(guī)則重新排列成非等間距的稀疏陣列,以此達(dá)到陣列稀疏化效果。稀疏陣列在滿足測(cè)量精度的基礎(chǔ)上能使系統(tǒng)整機(jī)造價(jià)達(dá)到最小。本論文重點(diǎn)在第五章分析了基于互質(zhì)陣列和嵌套陣列兩種稀疏陣形式的DOA估計(jì)算法,包括基于互質(zhì)陣的空間平滑MUSIC算法、稀疏重構(gòu)的凸優(yōu)化算法以及Lasso凸優(yōu)化算法,和基于嵌套陣的空間平滑MUSIC算法。由于在針對(duì)互質(zhì)稀疏陣列的DOA估計(jì)算法中,空間平滑MUSIC算法估計(jì)DOA需要得到目標(biāo)數(shù)目的先驗(yàn)知識(shí),而稀疏重構(gòu)凸優(yōu)化算法復(fù)雜度太大,同時(shí)Lasso凸優(yōu)化算法空間譜當(dāng)中存在過多的偽峰以至于其檢測(cè)概率低。針對(duì)互質(zhì)稀疏陣列DOA估計(jì)中出現(xiàn)的上述問題,提出了在Lasso凸優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上使用滑動(dòng)窗以及能量增強(qiáng)算法,并通過仿真分析證明了改進(jìn)后的算法改善了估計(jì)譜性能,提高了估計(jì)精度和檢測(cè)概率,而且克服了上述三種DOA估計(jì)算法出現(xiàn)的問題。
【關(guān)鍵詞】：DOA估計(jì) 稀疏陣 互質(zhì)陣 嵌套陣 MUSIC算法 空間平滑 凸優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.23
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究工作的背景與意義11-12
• 1.2 DOA估計(jì)技術(shù)國(guó)內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新13-14
• 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排14-15
• 第二章 陣列信號(hào)處理基礎(chǔ)理論15-25
• 2.1 數(shù)據(jù)模型15-17
• 2.1.1 窄帶信號(hào)概念15
• 2.1.2 窄帶信號(hào)模型15-16
• 2.1.3 信源相干16-17
• 2.1.4 噪聲模型17
• 2.2 天線陣列模型17-24
• 2.2.1 均勻線陣(ULA)17-18
• 2.2.2 均勻圓陣(UCA)18-19
• 2.2.3 互質(zhì)(Co-prime)陣19-22
• 2.2.3.1 簡(jiǎn)單互質(zhì)陣19-21
• 2.2.3.2 擴(kuò)展互質(zhì)陣21-22
• 2.2.4 嵌套(Nested)陣22-24
• 2.2.4.1 二階嵌套陣22-23
• 2.2.4.2 W階嵌套陣23-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第三章 傳統(tǒng)DOA估計(jì)算法25-37
• 3.1 常規(guī)波束形成(CBF)25-27
• 3.1.1 算法描述25-26
• 3.1.2 仿真分析26-27
• 3.2 Capon算法27-28
• 3.2.1 算法描述27
• 3.2.2 仿真分析27-28
• 3.3 MUSIC算法28-35
• 3.3.1 算法描述28-33
• 3.3.2 仿真分析33-35
• 3.4 本章小結(jié)35-37
• 第四章 相干信源DOA估計(jì)37-46
• 4.1 空間平滑算法37-41
• 4.1.1 前向空間平滑37-39
• 4.1.2 雙向空間平滑39-40
• 4.1.3 仿真分析40-41
• 4.2 改進(jìn)的MUSIC算法41-45
• 4.2.1 算法描述41-42
• 4.2.2 仿真分析42-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第五章 稀疏陣DOA估計(jì)46-69
• 5.1 基于互質(zhì)(Co-prime)陣列的DOA估計(jì)算法46-62
• 5.1.1 基于空間平滑的DOA算法46-50
• 5.1.1.1 算法描述46-49
• 5.1.1.2 仿真分析49-50
• 5.1.2 基于稀疏重構(gòu)的凸優(yōu)化DOA算法50-52
• 5.1.2.1 算法描述50-51
• 5.1.2.2 仿真分析51-52
• 5.1.3 基于Lasso的凸優(yōu)化DOA算法52-57
• 5.1.3.1 算法描述52-53
• 5.1.3.2 仿真分析53-57
• 5.1.4 改進(jìn)的基于Lasso凸優(yōu)化算法57-62
• 5.1.4.1 算法描述57-59
• 5.1.4.2 仿真分析59-62
• 5.2 基于嵌套(Nested)陣列的DOA估計(jì)算法62-68
• 5.2.1 基于空間平滑的DOA算法62-68
• 5.2.1.1 算法描述62-65
• 5.2.1.2 仿真分析65-68
• 5.3 本章小結(jié)68-69
• 第六章 全文總結(jié)與展望69-71
• 6.1 全文總結(jié)69
• 6.2 后續(xù)工作展望69-71
• 致謝71-72
• 參考文獻(xiàn)72-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果75

【相似文獻(xiàn)】

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