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非高斯噪声环境下基于压缩感知的DOA估计

发布时间:2017-05-27 14:01

  本文关键词:非高斯噪声环境下基于压缩感知的DOA估计,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:波达方向(DOA)估计是阵列信号处理中一项重要的研究内容,它的主要任务是通过对多传感器构成的阵列所获得的数据进行统计分析,估计出空间分布信号源的波达方向。近些年来压缩感知理论的不断发展与深入,使得人们可以利用压缩感知的理论基于稀疏重构的方法来估计信号源的波达方向,从而解决了传统的阵列信号DOA估计方法存在的不足。目前基于压缩感知稀疏重构的DOA估计方法大多是在高斯噪声背景下进行的研究,而自然界中的一些噪声往往具有很强的脉冲性无法用高斯分布来描述。在这种非高斯脉冲噪声环境下,原来基于高斯噪声数学模型设计的DOA估计方法的性能会出现下降。因此,研究非高斯噪声环境下基于压缩感知稀疏重构理论的DOA估计方法具有非常重要的意义。Alpha稳定分布具有优良的性能,能够很好地描述这类非高斯脉冲噪声。分数低阶统计量是分析Alpha稳定分布的重要工具。本文以Alpha稳定分布为数学模型,将分数低阶统计量理论与压缩感知理论结合起来,对基于分数低阶统计量的压缩感知DOA估计方法进行研究。本文首先利用矢量化的阵列接收信号分数低阶相关矩阵以及矢量化的阵列接收信号相位分数低阶协方差矩阵具有空间稀疏性的特性,提出了基于分数低阶相关矩阵矢量化稀疏重构的DOA估计算法(FLGM-VEC)和基于相位分数低阶协方差矩阵矢量化稀疏重构的DOA估计算法(PFLOM-VEC)。为了更好的抑制脉冲噪声对重构算法的影响,通过对矢量化后的接收信号特性进行分析,又提出了改进的基于分数低阶相关矩阵矢量化稀疏重构的DOA估计算法(IFLOM-VEC)和改进的基于相位分数低阶协方差矩阵矢量化稀疏重构的DOA估计算法(IPFLOM-VEC)。对本文所提出的上述四个算法我们统称为基于阵列接收信号分数低阶统计量矩阵矢量化稀疏重构的DOA估算法(FLOS-VEC)。最后对这些算法和基于阵列接收信号协方差矩阵矢量化稀疏重构的DOA估算法(C-VEC)进行了仿真。仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声环境下,FLOS-VEC算法的性能要明显优于C-VEC算法,说明FLOS-VEC算法比C-VEC算法能够更好地抑制非高斯脉冲噪声。
【关键词】:波达方向 压缩感知 Alpha稳定分布 分数低阶统计量 矢量化
【学位授予单位】:大连海事大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN911.7
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 第1章 绪论10-18
  • 1.1 研究背景和意义10-11
  • 1.2 国内外研究现状与发展趋势11-15
  • 1.2.1 经典DOA估计方法的研究现状11-13
  • 1.2.2 压缩感知理论及其在DOA估计中的研究现状13-14
  • 1.2.3 非高斯噪声下DOA估计的研究现状14-15
  • 1.3 本文的研究内容与结构安排15-18
  • 第2章 阵列信号DOA估计理论18-30
  • 2.1 阵列信号DOA估计的基本概述18
  • 2.2 阵列信号DOA估计的数学模型18-24
  • 2.3 经典的阵列信号DOA估计算法24-28
  • 2.3.1 MUSIC算法24-26
  • 2.3.2 ESPRIT算法26-28
  • 2.4 本章小结28-30
  • 第3章 基于压缩感知理论的DOA估计模型30-38
  • 3.1 压缩感知的理论框架30-31
  • 3.2 压缩感知的主要内容31-34
  • 3.2.1 信号的稀疏表示31-32
  • 3.2.2 测量矩阵的设计32-33
  • 3.2.3 重构算法的研究33-34
  • 3.3 基于压缩感知的DOA估计模型34-36
  • 3.4 本章小结36-38
  • 第4章 Alpha稳定分布及分数低阶统计量的理论概述38-46
  • 4.1 引言38
  • 4.2 Alpha稳定分布的基本概念38-42
  • 4.2.1 Alpha稳定分布的定义38-41
  • 4.2.2 Alpha稳定分布的性质41-42
  • 4.3 分数低阶统计量42-44
  • 4.3.1 分数低阶矩43
  • 4.3.2 分数低阶相关43-44
  • 4.3.3 相位分数低阶矩44
  • 4.3.4 相位分数低阶协方差44
  • 4.4 本章小结44-46
  • 第5章 基于统计量矩阵矢量化的压缩感知DOA估计46-68
  • 5.1 引言46
  • 5.2 矩阵的矢量化定义与性质46-48
  • 5.3 基于协方差矩阵矢量化稀疏重构的DOA估计算法48-50
  • 5.4 基于分数低阶统计量矩阵矢量化稀疏重构的DOA估计算法50-57
  • 5.4.1 分数低阶相关矩阵矢量化稀疏重构的DOA估计算法51-53
  • 5.4.2 相位分数低阶协方差矩阵矢量化稀疏重构的DOA估计算法53-55
  • 5.4.3 改进的分数低阶统计量矩阵矢量化稀疏重构的DOA估计算法55-57
  • 5.5 仿真结果与分析57-67
  • 5.5.1 FLOM-VEC算法、IFLOM-VEC算法与C-VEC算法的仿真性能比较60-62
  • 5.5.2 PFLOM-VEC算法、IPFLOM-VEC算法与C-VEC算法的仿真性能比较62-65
  • 5.5.3 FLOM-VEC算法与PFLOM-VEC算法的仿真性能比较65-67
  • 5.6 本章小结67-68
  • 结论68-70
  • 参考文献70-74
  • 致谢74-76
  • 作者简介76

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本文编号:400138

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