贝叶斯压缩感知理论在DOA估计中的关键技术研究

发布时间：2020-12-19 11:49

　　信号到达角DOA（Direction of Arrival）估计是阵列信号处理ASP（Array Signal Processing）领域的重要研究内容之一,是基于空间谱估计理论实现的,目前已广泛应用于军事及民用各个领域。经典的DOA估计算法需要信号源数目的先验信息和大量多快拍数的采集数据,这些在实际工程中非常难以实现。贝叶斯压缩感知BCS（Bayesian Compressive Sensing）理论为DOA估计提供了一种全新的解决思路,该理论打破了Nyquist采样定理的限制,以数理统计理论来实现信号重构。论文主要研究基于BCS理论的DOA估计问题,以弥补传统经典DOA估计算法的不足。首先,选取窄带远场阵列信号DOA估计应用场景,建立两类DOA估计模型:一是源信号实际入射方向在采样网格点上,二是源信号实际入射方向不在采样网格点上。为了降低计算复杂度、提高算法性能,论文在两种现有DOA估计模型算法基础上分别做了迭代加速改进,可以将实际入射方向不在采样格点上的应用场景看作是在采样格点上的拓展,应用更广泛。论文对两种改进后的DOA估计算法分别进行仿真模拟,并在观测阵列大小、信源个数、信噪... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究内容与贡献
    1.3 论文结构与安排
第二章 贝叶斯压缩感知与吉布斯采样理论
    2.1 引言
    2.2 压缩感知理论
        2.2.1 信号稀疏表示
        2.2.2 信号观测矩阵设计
        2.2.3 信号重构算法
    2.3 贝叶斯压缩感知技术
        2.3.1 贝叶斯估计理论基础
        2.3.2 EM贝叶斯压缩感知技术
        2.3.3 V-EM贝叶斯压缩感知技术
    2.4 吉布斯采样理论
    2.5 本章小结
第三章 基于贝叶斯压缩感知的DOA估计
    3.1 引言
    3.2 模型描述
        3.2.2 On-grid DOA估计模型
        3.2.3 Off-grid DOA估计模型
    3.3 DOA估计算法设计
        3.3.1 On-grid DOA估计常用算法及改进
        3.3.2 Off-grid DOA估计常用算法及改进
    3.4 算法仿真分析及总结
        3.4.1 On-grid DOA估计算法仿真及分析
        3.4.2 Off-grid DOA估计算法仿真及分析
    3.5 本章小结
第四章 基于贝叶斯压缩感知的部分源方向已知DOA估计
    4.1 引言
    4.2 模型描述
    4.3 基于吉布斯采样理论的新型算法设计
        4.3.1 算法原理
        4.3.2 算法实现及推导
    4.4 算法仿真结果比较及分析
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文总结
    5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
个人简历
攻读硕士学位期间的研究成果
学位论文答辩后勘误修订说明表


【参考文献】：
期刊论文
[1]多信道无线网络中优化QoM吉布斯采样信道选择算法[J]. 夏娜,陈秀珍,徐朝农,郑榕.  计算机学报. 2011(07)
[2]压缩感知信号盲稀疏度重构算法[J]. 张宗念,黄仁泰,闫敬文.  电子学报. 2011(01)
[3]压缩感知理论在探地雷达三维成像中的应用[J]. 余慧敏,方广有.  电子与信息学报. 2010(01)
[4]压缩传感综述[J]. 李树涛,魏丹.  自动化学报. 2009(11)
[5]空间谱估计算法结构及仿真分析[J]. 陈辉,王永良.  系统工程与电子技术. 2001(08)

博士论文
[1]基于稀疏重构的波达方向估计算法研究[D]. 张义.中国科学技术大学 2015

硕士论文
[1]基于压缩感知的DOA估计[D]. 胡斌.哈尔滨工业大学 2015
[2]贝叶斯压缩感知在DOA估计中的应用研究[D]. 马文洁.哈尔滨工业大学 2014
[3]基于贝叶斯压缩感知的无线网络定位技术研究[D]. 许丽敏.浙江工业大学 2014
[4]基于压缩感知的DOA估计研究[D]. 燕静波.西安电子科技大学 2013
[5]基于压缩感知理论的信号DOA估计[D]. 赵臣龙.吉林大学 2012
[6]基于压缩感知的信号恢复算法研究[D]. 纪文志.南京邮电大学 2012
[7]面向压缩感知的稀疏信号重构算法研究[D]. 曹离然.哈尔滨工业大学 2011



本文编号：2925850