基于稀疏重构的极化敏感阵列信号参数估计

发布时间：2017-10-04 15:13

  本文关键词：基于稀疏重构的极化敏感阵列信号参数估计

  更多相关文章： 稀疏重构 极化敏感阵列 信源参数估计 非凸惩罚函数

【摘要】：信源参数估计在无线通信、雷达、声呐等领域具有重要的研究意义和应用价值。现有的参数估计方法大多基于特征子空间理论,利用信号子空间与噪声子空间的正交性实现信源参数估计,估计性能依赖于较高的信噪比、较多的采样快拍数以及准确的信源数目等信息。近年来稀疏重构理论被应用到信源参数估计领域,研究表明稀疏重构类信源参数估计算法在分辨率、鲁棒性、先验条件等方面可以突破特征子空间类方法的局限,现有的稀疏重构类信源参数估计方法存在如下三个方面不足:(1)接收阵列通常采用标量传感器阵列,信源的极化信息未得到充分探索;(2)重构过程中往往存在约束不公平问题,影响信源参数的重构精度和估计性能;(3)对信源方位角、距离等多参数进行估计时,多维网格划分导致计算复杂度较高。因此,有必要继续深入研究基于稀疏重构的极化敏感阵列信源参数估计算法,完善稀疏重构类信源参数估计理论体系。本文在系统地分析现有稀疏重构类方法的基础上,利用Capon谱函数、非凸惩罚函数等解决约束不公平问题,研究基于标量传感器阵列信源参数估计方法并进一步拓展至极化敏感阵列的信源参数估计,主要贡献与创新性工作包括:(1)针对重构过程中约束不公平问题,利用Capon谱函数具有的逼近0范数精度高及稀疏性强的特性,提出一种基于四阶累积量的Capon谱函数约束远近场混合源定位新算法。该算法对仅包含角度信息的四阶累计量进行稀疏表示重构角度估计值,在此基础上将角度估计值代入到混合源的过完备稀疏基矩阵中得到距离估计值。与现有的稀疏重构类远近场混合源估计算法相比,该算法有效提升了信号重构的估计精度。(2)利用非凸函数能更好地逼近0范数这一特性,提出一种基于稀疏重构的非凸惩罚函数DOA估计新算法,进一步地解决重构过程中约束不公平的问题。将其拓展至L型阵列,提出一种低复杂度仰角和方位角联合估计新算法。利用L型阵列的特殊性划分子阵,使得第一个子阵观测数据的方向矩阵仅包含仰角信息,第二个子阵方向矢量同时包含仰角和方位角信息,利用非凸惩罚函数和DC分解理论估计出仰角,将仰角估计值代入到与子阵二观测数据相关的稀疏矩阵中,得到方位角估计值。与现有的二维DOA估计算法相比,所提算法具有更高的估计精度,通过分步式求解信源多参数估计,有效地解决了稀疏重构对信源多参数联合估计时复杂度较高的问题。(3)在极化敏感COLD阵列下,将稀疏重构与四元数相结合,提出一种方位角和极化参数联合估计新算法。该算法依据四元数理论构建四元数-极化接收模型,利用四元数的正交性分离方位角和极化参数,通过非凸惩罚函数约束重构出DOA估计值,并通过谱峰搜索获得极化参数(极化幅角和相位差)的估计值。与现有的极化敏感阵列下信源参数估计算法相比,所提算法避免了稀疏重构对信源多参数联合估计时多维网格划分,同时提升了信源参数估计精度,获得改进的分辨率和噪声鲁棒性。本文在稀疏理论框架下围绕远近场混合源、极化敏感阵列、约束函数等提出四种信源参数估计新算法,为进一步研究极化敏感阵列下基于稀疏重构的信源多参数联合估计方法提供参考。
【关键词】：稀疏重构 极化敏感阵列 信源参数估计 非凸惩罚函数
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.23
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 基于极化敏感阵列的信源参数估计的国内外现状11-12
• 1.2.2 基于稀疏重构的信源参数估计的国内外现状12-14
• 1.3 论文主要内容及结构安排14-15
• 1.4 本章小结15-16
• 第2章 相关理论基础16-24
• 2.1 稀疏重构16-17
• 2.1.1 稀疏重构的信号模型16
• 2.1.2 稀疏基矩阵的构造16-17
• 2.2 经典的稀疏重构算法17-20
• 2.2.1 FOCUSS算法17-18
• 2.2.2 贪婪方法18-19
• 2.2.3 凸优化算法19-20
• 2.3 仿真分析20-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 基于稀疏重构的Capon谱函数远近场混合源定位24-32
• 3.1 远近场混合源模型24-26
• 3.2 基于稀疏重构的Capon谱函数远近场混合源估计26-29
• 3.2.1 DOA参数估计26-27
• 3.2.2 距离参数估计27-29
• 3.3 仿真分析29-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第4章 基于稀疏重构的非凸惩罚约束DOA估计算法32-46
• 4.1 基于稀疏重构非凸惩罚约束DOA估计算法32-39
• 4.1.1 信号模型32-33
• 4.1.2 算法描述33-34
• 4.1.3 基于稀疏重构的非凸惩罚约束DOA估计34-37
• 4.1.4 仿真分析37-39
• 4.2 基于Ｌ型阵列下信源仰角和方位角估计39-45
• 4.2.1 信号模型39-40
• 4.2.2 基于稀疏重构的仰角和方位角估计40-43
• 4.2.3 仿真分析43-45
• 4.3 本章小结45-46
• 第5章 基于稀疏重构的四元数信源DOA和极化参数估计46-56
• 5.1 信号模型46-48
• 5.2 算法描述48-52
• 5.2.1 四元数48
• 5.2.2 基于极化敏感阵列的DOA和极化参数估计48-52
• 5.3 仿真分析52-54
• 5.4 本章小结54-56
• 第6章 全文总结56-58
• 6.1 全文总结56-57
• 6.2 有待解决的问题57-58
• 参考文献58-63
• 作者简介及在学期间取得的科研成果63-64
• 致谢64

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本文编号：971359