色噪声背景下基于稀疏重构的Off-Grid DOA估计算法研究

发布时间：2023-03-25 05:54

　　阵列信号处理是现代信号处理中具有重要意义的一个研究领域,在雷达、声呐、射电天文、无线通信、生物医学以及地震探测等诸多领域有着广泛的应用并得到了快速发展。目前大多数常规的高分辨子空间类和稀疏重构类DOA估计算法都是基于背景噪声为统计特性已知的高斯白噪声、且空间信源恰好位于预先划分的空间网格上提出的。然而在实际应用中,阵列所处环境的背景噪声通常是统计特性未知的色噪声,且信源往往不会存在于网格上,这些问题的存在,会导致这些算法的性能下降甚至失效,从而严重制约了DOA估计技术向实际应用的转化。因此研究色噪声背景下的DOA估计方法具有重要的实际意义。传统子空间类方法在低信噪比,少快拍,信源相关时,算法性能会受到很大影响,而在实际中常常难以获得足够多的独立样本,并且所处环境噪声通常很强。随着压缩感知理论体系的出现和不断完善,作为其核心理论的稀疏信号重构算法可以在一定程度上解决传统子空间类算法的这些缺陷。本文提出了几种色噪声背景下离网格稀疏重构DOA估计算法,主要工作如下:(1)针对高斯色噪声背景下的DOA估计问题,利用四阶累积量对高斯过程不敏感的特性,构造观测信号的四阶累积量,从而去除高斯色噪声影...

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
缩略词
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 研究历史与现状
        1.2.1 DOA估计研究历史与现状
        1.2.2 稀疏重构理论及算法研究历史与现状
        1.2.3 色噪声背景下DOA估计的研究现状
    1.3 论文结构与内容安排
第2章 阵列信号波达方向估计和稀疏重构理论基础
    2.1 阵列信号波达方向估计理论介绍
        2.1.1 信号模型
        2.1.2 DOA估计常用理论
    2.2 基于稀疏重构的DOA估计理论
        2.2.1 压缩感知理论
        2.2.2 阵列输出的空域超完备表示
    2.3 基于稀疏重构的DOA估计算法
        2.3.1 贪婪追踪类DOA估计算法
        2.3.2 凸优化类DOA估计算法
        2.3.3 基于贝叶斯框架的稀疏重构DOA估计算法
    2.4 本章小结
第3章 色噪声背景下基于四阶累积量的off-grid DOA估计
    3.1 高斯色噪声模型
    3.2 高阶累积量基本理论
        3.2.1 四阶累积量的定义
        3.2.2 累积量主要性质
    3.3 基于四阶累积量稀疏表示的DOA估计实现
        3.3.1 基于实数四阶累积量的稀疏表示模型
        3.3.2 四阶累积量向量off-grid稀疏表示模型
        3.3.3 off-grid稀疏表示模型的SBL实现
    3.4 仿真实验与结论
    3.5 本章小结
第4章 色噪声背景下基于差分矩阵特征分解的DOA估计
    4.1 协方差差分理论
    4.2 基于差分矩阵稀疏表示的DOA估计模型
        4.2.1 差分矩阵特征值分解
        4.2.2 差分矩阵稀疏表示模型
    4.3 基于交替优化的off-grid DOA估计模型
        4.3.1 基于差分矩阵的off-grid模型建立
        4.3.2 算法实现
    4.4 仿真实验与结论
    4.5 本章小结
第5章 色噪声背景下基于差分矩阵实数化的DOA估计算法
    5.1 差分矩阵实数化模型
    5.2 实数化差分矩阵的协方差拟合准则证明
    5.3 基于SRACV的交替优化off-grid DOA估计算法
        5.3.1 基于实数差分矩阵的off-grid模型建立
        5.3.2 算法实现
    5.4 仿真实验与结论
    5.5 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 未来展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文



本文编号：3770680