本文關(guān)鍵詞：基于空間陣列協(xié)方差Hankel矩陣奇異值分解的信號(hào)源估計(jì)算法研究

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【摘要】：陣列信號(hào)處理中,信號(hào)源數(shù)目估計(jì)一直是各類子空間估計(jì)中的一個(gè)重要先決條件。對(duì)于大多數(shù)高分辨率子空間估計(jì)算法,如果信號(hào)源的估計(jì)數(shù)目與信號(hào)源的實(shí)際數(shù)目不相符,算法的有效性會(huì)下降甚至失效。因此,三十多年以來(lái),陣列信號(hào)處理中的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)算法一直是陣列信號(hào)處理中研究的熱點(diǎn)�；谝陨�,本文提出一種基于陣列協(xié)方差Hankel矩陣奇異值分解的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)算法,對(duì)新算法進(jìn)行優(yōu)化,又得到其優(yōu)化算法,即基于組合Hankel矩陣奇異值分解的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)算法。首先,本文介紹了傳統(tǒng)的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)算法:基于MDL準(zhǔn)則的算法、基于AIC準(zhǔn)則的算法和空間平滑算法�？梢园l(fā)現(xiàn),基于MDL準(zhǔn)則和AIC準(zhǔn)則的算法只在信號(hào)源獨(dú)立的情況下有效,而在信號(hào)源相干或相關(guān)的情況下,這兩類方法會(huì)失效。而空間平滑算法雖然適用于信號(hào)源相干或相關(guān)的情況,但這是通過(guò)犧牲陣列孔徑才達(dá)到目的的,這極大地降低了陣列的估計(jì)效率。針對(duì)上述方法的問(wèn)題,我們引入了Hankel矩陣來(lái)進(jìn)行信號(hào)源數(shù)目估計(jì)研究。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),Hankel矩陣適應(yīng)于均勻線性陣列的結(jié)構(gòu)。但是在Hankel結(jié)構(gòu)的構(gòu)造上,業(yè)界仍然存在分歧。我們對(duì)Hankel矩陣的因式分解形式、秩屬性、秩不變性進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,并基于此構(gòu)造出一種適應(yīng)于均勻線性陣列的新型陣列協(xié)方差Hankel矩陣。對(duì)陣列協(xié)方差Hankel矩陣進(jìn)行奇異值分解,通過(guò)非零奇異值和零奇異值的個(gè)數(shù)來(lái)判斷信號(hào)源數(shù)目。Hankel矩陣的因式分解形式表明了重構(gòu)的去除噪聲項(xiàng)的陣列協(xié)方差Hankel矩陣可以被應(yīng)用到獨(dú)立和相干信號(hào)源的數(shù)目估計(jì)。在此基礎(chǔ)之上為了進(jìn)一步加強(qiáng)傳感器陣列的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)能力,我們對(duì)Hankel矩陣的線性方程組進(jìn)行研究,得出了不同基準(zhǔn)下的陣列協(xié)方差Hankel矩陣線性方程組的常量解是相同的這一結(jié)論�；诖私Y(jié)論,我們將不同參照信號(hào)下的陣列協(xié)方差Hankel矩陣群根據(jù)一定規(guī)則結(jié)合成一個(gè)新型組合Hankel矩陣。組合Hankel矩陣的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)能力在信號(hào)源部分相干和獨(dú)立的情況下提升至2int[]3M,而在僅有的信號(hào)源全相干的情況下,信號(hào)源數(shù)目估計(jì)能力將減少到(1)int[]2M+,這里的M為陣列傳感器數(shù)量。最后,本文對(duì)算法進(jìn)行了仿真編程和分析。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的基于Hankel矩陣奇異值分解的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)算法在逐漸增長(zhǎng)的信噪比下有著良好的漸進(jìn)一致性,并且在跟傳統(tǒng)的基于AIC和MDL準(zhǔn)則的算法相比下,算法在低信噪比條件下有著更良好的性能。
【關(guān)鍵詞】：Hankel矩陣 信號(hào)源數(shù)目估計(jì) 奇異值分解 秩 均勻線性陣列
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(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4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 引言10
• 1.2 課題研究發(fā)展現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 信號(hào)源數(shù)目估計(jì)研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 Hankel矩陣應(yīng)用現(xiàn)狀12-13
• 1.3 課題研究意義13
• 1.4 本論文的研究?jī)?nèi)容13-16
• 第2章 陣列信號(hào)模型及傳統(tǒng)信號(hào)源數(shù)目估計(jì)研究16-28
• 2.1 引言16
• 2.2 均勻線性陣列信號(hào)模型16-18
• 2.3 非相干信號(hào)源數(shù)目估計(jì)算法18-21
• 2.3.1 信息論準(zhǔn)則18-20
• 2.3.2 信息論準(zhǔn)則仿真實(shí)驗(yàn)20-21
• 2.4 相干信號(hào)源數(shù)目估計(jì)算法21-26
• 2.4.1 前向空間平滑算法21-24
• 2.4.2 雙向空間平滑算法24
• 2.4.3 兩種空間平滑算法仿真實(shí)驗(yàn)24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-28
• 第3章 陣列協(xié)方差Hankel矩陣結(jié)構(gòu)與屬性研究28-34
• 3.1 引言28
• 3.2 陣列協(xié)方差Hankel矩陣的構(gòu)造28-30
• 3.3 Hankel矩陣的因式分解30-31
• 3.4 Hankel矩陣H_k~j的秩屬性31-32
• 3.5 Hankel矩陣H_k~j的秩不變性32-33
• 3.6 本章小結(jié)33-34
• 第4章 陣列協(xié)方差Hankel矩陣的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)研究34-40
• 4.1 引言34
• 4.2 基于Hankel矩陣H_k~j奇異值分解的估計(jì)算法34-36
• 4.3 Hankel矩陣H_k~j估計(jì)算法的仿真實(shí)驗(yàn)36-37
• 4.4 本章小結(jié)37-40
• 第5章 組合Hankel矩陣的信號(hào)源數(shù)目估計(jì)研究40-52
• 5.1 引言40
• 5.2 陣列協(xié)方差Hankel矩陣的相位延遲屬性40-43
• 5.3 組合Hankel矩陣的構(gòu)造43
• 5.4 組合Hankel矩陣的估計(jì)性能43-47
• 5.5 存在噪聲方差的組合Hankel矩陣估計(jì)性能47-48
• 5.6 組合Hankel矩陣估計(jì)算法的仿真實(shí)驗(yàn)48-51
• 5.7 本章小結(jié)51-52
• 第6章 全文總結(jié)與展望52-56
• 6.1 全文總結(jié)52-53
• 6.2 展望53-56
• 參考文獻(xiàn)56-62
• 作者簡(jiǎn)介及攻讀碩士期間科研成果情況62-64
• 致謝64

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本文編號(hào)：719176