本文關(guān)鍵詞：基于聲矢量傳感器的欠定DOA估計(jì)研究

  更多相關(guān)文章： 陣列信號(hào)處理 欠定波達(dá)方向估計(jì) 聲矢量傳感器 張量

【摘要】：波達(dá)方向(Direction of Arrival,DOA)超分辨率估計(jì)一直是陣列信號(hào)處理中研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,其中,欠定DOA估計(jì)有明確的應(yīng)用背景和廣泛的實(shí)際需求,所以成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。在傳統(tǒng)DOA估計(jì)領(lǐng)域,陣列能夠分辨的目標(biāo)數(shù)量受陣元個(gè)數(shù)的限制,當(dāng)目標(biāo)數(shù)量超過(guò)陣元個(gè)數(shù)時(shí),算法的性能會(huì)嚴(yán)重下降。欠定DOA估計(jì)的目標(biāo)是,在目標(biāo)個(gè)數(shù)大于陣元個(gè)數(shù)的情況下,實(shí)現(xiàn)超分辨的DOA估計(jì)。聲矢量傳感器由三個(gè)相互垂直的聲速傳感器和一個(gè)聲壓傳感器組成,空間共點(diǎn)的聲矢量傳感器可以在聲場(chǎng)里以一個(gè)共點(diǎn)空間同時(shí)測(cè)量聲場(chǎng)中的聲壓和振速信息。這種空間共點(diǎn)結(jié)構(gòu)縮小了傳感器的孔徑,降低了傳感器的分辨率,增加了硬件成本,但帶來(lái)的好處是降低了信號(hào)處理的難度。但是從工程的角度出發(fā),我們更愿意通過(guò)增加信號(hào)處理的難度來(lái)?yè)Q取較低的硬件成本和較高的估計(jì)精度,而空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器正好滿足了我們這個(gè)需求。近年來(lái),一維欠定DOA估計(jì)算法層出不窮,但從本質(zhì)來(lái)說(shuō),這些算法的核心思想還是通過(guò)構(gòu)造虛擬陣列,擴(kuò)大陣列孔徑,提高自由度。一維欠定DOA估計(jì)算法實(shí)現(xiàn)條件苛刻、實(shí)現(xiàn)方法較少,加上二維欠定DOA估計(jì)算法復(fù)雜度較高等原因,導(dǎo)致許多一維欠定DOA估計(jì)算法很難直接應(yīng)用到二維欠定DOA估計(jì)算法里。另外,目前很少算法模型是直接針對(duì)二維欠定DOA估計(jì)的,所以二維欠定DOA估計(jì)至今仍是學(xué)術(shù)上急需解決的難題。為了克服這個(gè)難題,本人決定把工作重點(diǎn)放在二維的欠定DOA估計(jì)上。通過(guò)對(duì)目前比較流型的二維欠定DOA估計(jì)算法的研究,本人給出一種基于張量模型的聲矢量傳感器陣列欠定DOA估計(jì)的改進(jìn)算法,在相同條件下,能實(shí)現(xiàn)比原算法更高的估計(jì)精度,在信噪比較低的情況下優(yōu)勢(shì)尤其明顯,并且沒(méi)有明顯增加算法的復(fù)雜度。但是由于算法本身的局限性,這種算法只能實(shí)現(xiàn)一維欠定DOA估計(jì)和二維超定DOA估計(jì)。為了實(shí)現(xiàn)真正意義上的二維欠定DOA估計(jì),本人提出了一種基于張量模型的L型陣列二維欠定DOA估計(jì)算法,這種算法在低信噪比情況下能實(shí)現(xiàn)真正意義上高精度的二維欠定DOA估計(jì)�？臻g非共點(diǎn)的聲矢量傳感器具有較低的硬件成本和較高的估計(jì)精度等優(yōu)勢(shì),基于空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器二維欠定DOA估計(jì)在學(xué)術(shù)上還是空白,利用空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)二維欠定DOA估計(jì)具有重要的學(xué)術(shù)意義和實(shí)用價(jià)值。本文最后一部分主要對(duì)基于空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器的二維欠定DOA估計(jì)進(jìn)行了一些探索性研究,解決了其中的一個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題�？臻g非共點(diǎn)的聲矢量傳感器雖然有一系列優(yōu)勢(shì),但是卻引入了“模糊”問(wèn)題。有學(xué)者基于“金字塔”型空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器結(jié)構(gòu)提出了一種能有效去除“模糊”的算法,但是由于算法本身的局限性,該算法在相干信源下性能會(huì)急劇下降。另外,欠定DOA估計(jì)在利用一系列操作擴(kuò)展虛擬孔徑的過(guò)程中引入了相干信源,相干信源同樣會(huì)導(dǎo)致欠定DOA估計(jì)的失敗。根據(jù)以上分析可知,去相干是我們實(shí)現(xiàn)基于空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器二維欠定DOA估計(jì)需要解決的關(guān)鍵性問(wèn)題。為了解決這個(gè)關(guān)鍵性問(wèn)題,本人提出了一種改進(jìn)算法,該算法可以在非相干信源條件下獲得接近原算法的估計(jì)精度;在相干信源條件下,原算法幾乎失效,但改進(jìn)算法仍保持高分辨率。改進(jìn)算法將為實(shí)現(xiàn)基于空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器二維欠定DOA估計(jì)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：陣列信號(hào)處理 欠定波達(dá)方向估計(jì) 聲矢量傳感器 張量
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.23;TP212
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題背景及研究的目的和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 欠定DOA估計(jì)11-13
• 1.2.2 空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器二維欠定DOA估計(jì)13
• 1.2.3 當(dāng)前研究存在的問(wèn)題13-14
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 一維欠定DOA估計(jì)16-35
• 2.1 基于nested array的一維欠定DOA估計(jì)16-20
• 2.1.1 nested array模型和coprime array模型16-17
• 2.1.2 基于nested array的一維欠定DOA估計(jì)算法17-20
• 2.2 基于半平穩(wěn)信號(hào)的KR子空間一維欠定DOA估計(jì)20-23
• 2.2.1 半平穩(wěn)信號(hào)20-21
• 2.2.2 基于半平穩(wěn)信號(hào)的KR子空間一維欠定DOA估計(jì)算法21-23
• 2.3 基于壓縮感知的一維欠定DOA估計(jì)23-27
• 2.3.1 基于在網(wǎng)目標(biāo)的壓縮感知一維欠定DOA估計(jì)23-26
• 2.3.2 基于離網(wǎng)目標(biāo)的壓縮感知一維欠定DOA估計(jì)26-27
• 2.4 仿真分析27-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 第3章 二維欠定DOA估計(jì)35-49
• 3.1 基于聲矢量傳感器的二維欠定DOA估計(jì)35-37
• 3.2 基于張量模型的聲矢量傳感器陣列欠定DOA估計(jì)37-40
• 3.2.1 基于張量模型的聲矢量傳感器陣列欠定DOA估計(jì)算法37-40
• 3.2.2 基于張量模型的聲矢量傳感器陣列欠定DOA估計(jì)的改進(jìn)算法40
• 3.3 基于張量模型的L型陣列二維欠定DOA估計(jì)40-42
• 3.4 仿真分析42-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第4章 基于空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器二維DOA估計(jì)49-61
• 4.1 基于空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器非相干信源二維DOA估計(jì)49-53
• 4.2 基于空間非共點(diǎn)的聲矢量傳感器相干信源二維DOA估計(jì)53-56
• 4.3 仿真分析56-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果66-68
• 致謝68

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 包云飛;張偉川;武飛;張立;;獨(dú)立分量分析研究[J];四川理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

2 白琳;陳豪;;一種新的基于偽提取矢量的欠定盲分離方法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2010年11期

3 畢曉君;宮汝江;;基于混合聚類和網(wǎng)格密度的欠定盲矩陣估計(jì)[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2012年03期

4 何春蘭;萬(wàn)哲;;局部充分稀疏的欠定時(shí)盲信號(hào)源分離[J];廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2008年04期

5 楊杰;俞文文;田昊;關(guān)珍貞;;基于獨(dú)立分量分析的欠定盲源分離方法[J];振動(dòng)與沖擊;2013年07期

6 冷洪勇;郭文強(qiáng);張明君;;小波域欠定盲圖像混合矩陣估計(jì)研究[J];信息通信;2013年04期

7 宋英;;基于稀疏特性的欠定盲分離矩陣A的估計(jì)方法[J];機(jī)械工程與自動(dòng)化;2010年06期

8 肖明;孫功憲;呂俊;;松弛稀疏性條件下的欠定盲分離[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年12期

9 陸鳳波;黃知濤;姜文利;;一種時(shí)頻混疊的欠定混合通信信號(hào)盲分離算法[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2010年05期

10 劉琨;杜利民;王勁林;;基于時(shí)頻域單源主導(dǎo)區(qū)的盲源欠定分離方法[J];中國(guó)科學(xué)(E輯:信息科學(xué));2008年08期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 鞏俊;馬曉紅;;一種基于孤立點(diǎn)檢測(cè)的欠定盲辨識(shí)方法[A];2010年通信理論與信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 周俊;機(jī)械故障信號(hào)欠定源估計(jì)與盲提取方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 杜健;欠定盲源分離和PCMA信號(hào)盲分離技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2014年

3 孫功憲;低稀疏度情形下的欠定混疊盲分離研究[D];華南理工大學(xué);2016年

4 張燁;欠定混合信號(hào)的盲分離[D];上海大學(xué);2009年

5 陸鳳波;復(fù)雜電磁環(huán)境下的欠定盲源分離技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李雅鳳;基于時(shí)頻稀疏性的欠定盲源語(yǔ)音信號(hào)分離技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2016年

2 沈英;欠定系統(tǒng)的牛頓折線法[D];南京師范大學(xué);2015年

3 胡杰;基于聲矢量傳感器的欠定DOA估計(jì)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

4 杜晶晶;欠定和單通道條件下混合信號(hào)定階技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2009年

5 徐寧;欠定半盲分離方法與應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2007年

6 冷洪勇;基于信號(hào)特征條件約束的欠定盲源分離技術(shù)研究[D];新疆大學(xué);2013年

7 隗雪梅;基于語(yǔ)音稀疏性的欠定信號(hào)盲分離研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

8 張?chǎng)?欠定盲源分離技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年

9 王放;稀疏分量分析的欠定盲分離算法研究[D];湖南大學(xué);2012年

10 李振濤;線性混合欠定盲分離算法研究[D];太原理工大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：773130