本文關(guān)鍵詞：基于稀疏重構(gòu)的波達(dá)方向估計(jì)算法研究

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【摘要】：陣列信號波達(dá)方向(DOA)估計(jì)是陣列信號處理理論中的一個(gè)非常重要的分支,在雷達(dá)、聲吶、通信等系統(tǒng)中都有非常廣泛的應(yīng)用。但是,傳統(tǒng)的子空間方法具有一系列的缺點(diǎn),比如方法在小快拍、低信噪比的環(huán)境下很難得到很好的估計(jì)效果。而壓縮感知(CS)理論提供了一個(gè)全新的角度來看待波達(dá)方向估計(jì)問題。人們嘗試將波達(dá)方向估計(jì)問題變換為一個(gè)稀疏重構(gòu)問題,使用稀疏求解的方法去解決波達(dá)方向估計(jì)問題,期待可以克服基于子空間理論的傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn)。近年來,隨著壓縮感知理論的不斷發(fā)展,各種基于稀疏重構(gòu)思想的波達(dá)方向估計(jì)方法被學(xué)者們提了出來。但是許多方法也都存在著各自的缺點(diǎn),需要進(jìn)一步的改進(jìn)。 本文也從稀疏重構(gòu)的角度來討論陣列信號波達(dá)方向估計(jì)問題。對于窄帶信號,我們從數(shù)據(jù)域和相關(guān)域分別進(jìn)行研究,提出不同的稀疏重構(gòu)方法。對于寬帶信號,我們利用分頻后不同頻帶數(shù)據(jù)間的不相關(guān)性和聯(lián)合稀疏性,提出相應(yīng)的稀疏重構(gòu)方法。本文的主要工作可以概括如下： 1.針對離格稀疏貝葉斯推理方法收斂速度慢的問題,我們基于數(shù)據(jù)域的陣列信號接收模型構(gòu)造了稀疏重構(gòu)問題,并在構(gòu)造過程中使用了含有離格參量的導(dǎo)向矢量構(gòu)成的陣列流形矩陣作為過完備集矩陣。使用子空間方法的思路,我們首先計(jì)算過完備集矩陣中各固定角度對應(yīng)的導(dǎo)向矢量的空間偽譜,得到可以反映各“潛在角度”信號之間差別的先驗(yàn)信息矢量,然后將這種先驗(yàn)信息用于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)框架中對信號的超參數(shù)的先驗(yàn)構(gòu)造中,最終提出了離格加權(quán)稀疏貝葉斯方法。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)都證明了權(quán)矢量的加入增強(qiáng)了所提出的方法對信號的稀疏約束、提高了估計(jì)精度,同時(shí)該方法加快了稀疏貝葉斯方法的收斂速度,減少了運(yùn)算量。 2.針對含有離格參量導(dǎo)向矢量的近似問題,我們提出了一種新的基于三角函數(shù)一階泰勒展開的近似導(dǎo)向矢量模型�；诖私茖�(dǎo)向矢量,我們構(gòu)建了含有離格參量的稀疏重構(gòu)問題,并提出了三角函數(shù)離格稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法和離格最大似然稀疏貝葉斯推理方法。進(jìn)一步通過與OGSBI-SVD方法的對比,我們深入分析了OGSBI-SVD方法在高信噪比時(shí)性能不再繼續(xù)提高的現(xiàn)象,闡述了其可能的原因。 3.為了得到更高精度的波達(dá)方向估計(jì),我們構(gòu)造了窄帶信號相關(guān)域數(shù)據(jù)模型,并將其改寫為單測量矢量的表示形式,利用塊稀疏的特性構(gòu)造稀疏重構(gòu)問題。利用陣列自相關(guān)矩陣殘差存在的已知概率分布,我們首先對相關(guān)域數(shù)據(jù)模型中的噪聲項(xiàng)進(jìn)行白化,然后在引入含有離格參量的導(dǎo)向矢量模型的同時(shí)將上述相關(guān)域數(shù)據(jù)模型構(gòu)造為多測量矢量稀疏重構(gòu)問題,最終利用數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性將上述多測量矢量問題向量化改寫為具有塊稀疏結(jié)構(gòu)的單測量矢量稀疏重構(gòu)問題,并使用基于雙層先驗(yàn)的塊稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法求解,提出離格塊稀疏貝葉斯方法。所提出的方法能夠更精確的估計(jì)目標(biāo)的波達(dá)方向,同時(shí)克服了稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法對噪聲參數(shù)低估計(jì)的缺點(diǎn)。另外,所提方法不需要預(yù)知信號個(gè)數(shù),具有更好的魯棒性。 4.針對寬帶信號稀疏重構(gòu)波達(dá)方向估計(jì)問題,我們首先分析了已有的WSLIM方法,證明其估計(jì)參數(shù)所使用的代價(jià)函數(shù)只是最大后驗(yàn)概率估計(jì)問題所使用的代價(jià)函數(shù)的一種近似表示形式�；谏鲜龇治�,我們利用寬帶信號各個(gè)窄帶頻率處數(shù)據(jù)的不相關(guān)特點(diǎn),使用多頻帶數(shù)據(jù)的聯(lián)合概率密度函數(shù)構(gòu)造稀疏重構(gòu)問題并提出了相應(yīng)的寬帶稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法。通過對不同頻帶的窄帶信號設(shè)定同樣的概率密度分布函數(shù),所提出的方法最大限度的利用了各窄帶數(shù)據(jù)之間的聯(lián)合稀疏性。仿真實(shí)驗(yàn)顯示所提出的方法具有更高的波達(dá)方向估計(jì)精度。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1292778