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高維小樣本陣列自適應(yīng)信號處理方法研究

發(fā)布時間:2017-04-25 16:26

  本文關(guān)鍵詞:高維小樣本陣列自適應(yīng)信號處理方法研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:近幾十年來,陣列信號處理被廣泛應(yīng)用于雷達、聲納、無線通信、麥克風(fēng)陣語音處理和醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域。首先,為了獲取更高的分辨率、更強的干擾抑制能力和更遠的探測距離,現(xiàn)代陣列采用的陣元數(shù)目越來越大,使得傳統(tǒng)的自適應(yīng)處理方法的計算復(fù)雜度顯著增加,難以實時處理。其次,受到外部環(huán)境和硬件水平的限制,自適應(yīng)陣列處理所需要的訓(xùn)練樣本數(shù)目并沒有同步得到提升。針對大規(guī)模陣列處理面臨的高維小樣本問題,我們從提高收斂速度和降低計算復(fù)雜度兩個方面對陣列信號處理中的波達方向估計(DOA)、自適應(yīng)波束形成和空時自適應(yīng)處理方法進行了研究。本論文的主要研究內(nèi)容和成果包括以下幾個方面:1.利用目標輻射源空間分布的稀疏性,提出了兩種基于稀疏表示的多快拍聯(lián)合DOA估計方法。第一種方法利用采樣數(shù)據(jù)矩陣大奇異值對應(yīng)的左奇異向量近似信號子空間,然后采用加權(quán)迭代最小方差方法對信號空間進行稀疏表示進而確定出目標方位。第二種方法對傳統(tǒng)的基于協(xié)方差矩陣稀疏表示的模型進行改進,提出一種新的基于樣本協(xié)方差矩陣稀疏表示的聯(lián)合波達方向估計方法。該方法僅利用協(xié)方差矩陣的部分信息進行DOA估計,不需要估計噪聲功率,以一個陣元的孔徑損失換取算法的穩(wěn)健性。與傳統(tǒng)的角度高分辨估計方法不同,基于稀疏表示的DOA估計方法對具有相干性的信號源能進行有效估計,不需要進行去相關(guān)處理。2.通過對最優(yōu)自適應(yīng)波束形成權(quán)矢量構(gòu)成進行分析,發(fā)現(xiàn)最優(yōu)權(quán)僅位于低維的干擾加信號子空間中。根據(jù)經(jīng)驗,一般系統(tǒng)設(shè)定的所要抑制的干擾數(shù)目都遠小于系統(tǒng)自由度。因此一旦干擾空間和信號導(dǎo)向矢量已知,只需求解一個低維的組合矢量即可求得自適應(yīng)權(quán)矢量,同時也降低了算法的計算復(fù)雜度。我們首先構(gòu)造一個完備的干擾加信號子空間(IPSS),然后對組合矢量進行稀疏約束,找到一組列數(shù)最小的信號加干擾子空間來構(gòu)造自適應(yīng)權(quán)。與傳統(tǒng)的降秩方法不同,所提方法不需要已知干擾的數(shù)目,且對多種常見的不匹配情況穩(wěn)健。3.非均勻雜波環(huán)境下,空時自適應(yīng)處理的關(guān)鍵在于如何在樣本較少時準確估計雜波協(xié)方差矩陣(CCM)。首先,根據(jù)雜波譜的稀疏性,采用少量樣本可估計出雜波功率譜,進而估計出CCM;谙∈璞硎镜碾s波協(xié)方差矩陣估計方法僅利用少量樣本即可達到較好的CCM估計效果,明顯提高了空時自適應(yīng)算法(STAP)的收斂速度。然而采用少量樣本稀疏表示估計所得的雜波譜常出現(xiàn)偽峰,容易造成CCM估計偏差。利用雜波譜分布的特殊空時耦合性,通過雜波脊曲線擬合方法剔除雜波譜中的偽峰,有效提高了CCM估計精度。另外,該算法還可以對載機飛行參數(shù)(載機速度,偏航角等)進行估計。4.針對傳統(tǒng)空時自適應(yīng)處理計算量大的問題,提出一種基于權(quán)矩陣低秩逼近的快速空時自適應(yīng)處理方法。與傳統(tǒng)的低秩逼近算法不同,我們利用空時導(dǎo)向矢量特殊的Kronecker累積性,重新構(gòu)造新的權(quán)矩陣,使得該權(quán)矩陣的行數(shù)與列數(shù)盡可能的相同或相近。采用低秩逼近方法對新構(gòu)造的權(quán)矩陣進行表示,提高了自適應(yīng)權(quán)的自由度,而且原二次優(yōu)化問題被轉(zhuǎn)化為一個雙二次代價函數(shù)問題,可以采用雙迭代方法進行求解。5.傳統(tǒng)的降維降秩類空時自適應(yīng)處理方法雖然提高了系統(tǒng)的收斂速度,降低了計算復(fù)雜度,但是不同的方位、多普勒需要重新計算自適應(yīng)權(quán),計算量依然很大。針對小樣本情況,我們提出一種基于核方法的快速自適應(yīng)處理方法,能有效的降低權(quán)更新的計算量。由于自適應(yīng)權(quán)僅位于干擾加信號子空間且訓(xùn)練樣本主要由干擾組成,通過訓(xùn)練樣本和目標空時導(dǎo)向矢量的線性組合來構(gòu)造自適應(yīng)權(quán)。因而只需計算一個低維的組合矢量,避免了直接對協(xié)方差矩陣進行求逆,大幅降低了計算量。針對當樣本數(shù)超過干擾自由度時,權(quán)矢量易受病態(tài)Gram矩陣求逆影響的問題,采用三種正則化方法解決病態(tài)求逆問題。
【關(guān)鍵詞】:陣列信號處理 DOA估計 稀疏表示 波束形成 稀疏約束 空時自適應(yīng)處理 低秩逼近 核方法
【學(xué)位授予單位】:西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TN957.51
【目錄】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-13
  • 符號對照表13-14
  • 縮略語對照表14-20
  • 第一章 緒論20-36
  • 1.1 研究背景及意義20-23
  • 1.2 研究歷史與現(xiàn)狀23-32
  • 1.2.1 自適應(yīng)波束形成發(fā)展歷史與現(xiàn)狀23-26
  • 1.2.2 DOA估計發(fā)展歷史與現(xiàn)狀26-30
  • 1.2.3 STAP發(fā)展歷史與現(xiàn)狀30-32
  • 1.3 論文的內(nèi)容和安排32-36
  • 第二章 基于稀疏表示的DOA估計方法36-56
  • 2.1 引言36-37
  • 2.2 DOA估計模型37-38
  • 2.3 基于迭代最小方差的DOA估計方法38-46
  • 2.3.1 單快拍稀疏表示38-40
  • 2.3.2 多快拍聯(lián)合稀疏表示40-41
  • 2.3.3 初始值與參數(shù)選擇41-42
  • 2.3.4 算法分析及計算復(fù)雜度42
  • 2.3.5 仿真實驗42-46
  • 2.4 采用協(xié)方差矩陣稀疏表示的DOA估計方法46-55
  • 2.4.1 協(xié)方差矩陣稀疏表示模型47
  • 2.4.2 基于協(xié)方差矩陣稀疏表示的DOA估計47-50
  • 2.4.3 進一步降維50-51
  • 2.4.4 仿真實驗51-55
  • 2.5 本章小結(jié)55-56
  • 第三章 基于稀疏約束的穩(wěn)健波束形成方法56-68
  • 3.1 引言56-57
  • 3.2 波束形成權(quán)空間構(gòu)成57
  • 3.3 構(gòu)造完備的干擾加信號子空間57-60
  • 3.3.1 估計信號導(dǎo)向矢量58
  • 3.3.2 干擾加信號子空間58-60
  • 3.4 基于稀疏表示的波束形成方法60-61
  • 3.5 仿真實驗61-66
  • 3.6 本章小結(jié)66-68
  • 第四章 采用稀疏表示的快速STAP方法68-78
  • 4.1 引言68-69
  • 4.2 雜波模型69-70
  • 4.3 雜波稀疏性以及雜波功率譜估計70-71
  • 4.4 基于稀疏表示的CCM估計71-74
  • 4.4.1 載機飛行參數(shù)估計71-72
  • 4.4.2 基于RANSAC方法的偽峰剔除方法72-73
  • 4.4.3 雜波協(xié)方差矩陣估計73-74
  • 4.5 仿真實驗74-77
  • 4.5.1 雜波譜估計以及載機參數(shù)估計74-75
  • 4.5.2 雜波抑制性能及收斂速度75-77
  • 4.6 本章小結(jié)77-78
  • 第五章 基于權(quán)向量低秩逼近的STAP方法78-90
  • 5.1 引言78-79
  • 5.2 空時可分離雜波抑制方法79-80
  • 5.3 基于空時重構(gòu)的低秩逼近方法80-82
  • 5.4 多階段法82-84
  • 5.4.1 第1組分量的確定83
  • 5.4.2 第2組分量的確定83-84
  • 5.4.3 計算量分析84
  • 5.5 仿真實驗84-88
  • 5.6 本章小結(jié)88-90
  • 第六章 基于核方法的快速空時自適應(yīng)處理方法90-102
  • 6.1 引言90-91
  • 6.2 空時自適應(yīng)權(quán)向量空間91-92
  • 6.3 基于核方法的快速STAP92-97
  • 6.3.1 Tikhonov正則化93
  • 6.3.2 截斷奇異值法(TSVD)93-94
  • 6.3.3 對角加載(DL)94-95
  • 6.3.4 不同正則化方法的比較95-97
  • 6.4 核方法的廣義形式97-98
  • 6.5 計算復(fù)雜度分析98
  • 6.6 仿真實驗98-101
  • 6.6.1 仿真數(shù)據(jù)98-100
  • 6.6.2 實測數(shù)據(jù)100-101
  • 6.7 本章小結(jié)101-102
  • 第七章 總結(jié)與展望102-106
  • 7.1 全文內(nèi)容總結(jié)102-103
  • 7.2 工作展望103-106
  • 參考文獻106-120
  • 致謝120-122
  • 作者簡介122-123

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 王杰;沈明威;吳迪;朱岱寅;;基于主瓣雜波高效配準的機載非正側(cè)視陣雷達STAP算法研究[J];雷達學(xué)報;2014年02期

2 王s

本文編號:326652


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