本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的信號(hào)參數(shù)估計(jì)

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【摘要】：基于壓縮感知的參數(shù)估計(jì)則可以突破該理論對(duì)采樣速率的限制,對(duì)于具有稀疏性或可壓縮性的目標(biāo)信號(hào),只需很少的測(cè)量值就可以完成高分辨或超分辨的信號(hào)參數(shù)估計(jì)。論文對(duì)壓縮感知從其數(shù)學(xué)模型,信號(hào)的稀疏觀測(cè)和信號(hào)的完整恢復(fù)等方面進(jìn)行了詳細(xì)闡述和研究,并主要從稀疏信號(hào)的稀疏度估計(jì)和陣列信號(hào)的波達(dá)方向(DOA)估計(jì)兩方面詳細(xì)介紹了壓縮感知理論在信號(hào)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用。主要工作和創(chuàng)新體現(xiàn)在以下方面:1.文章在對(duì)已有稀疏度估計(jì)重構(gòu)算法分析的基礎(chǔ)上,提出了一種新的能夠?qū)π盘?hào)稀疏度值進(jìn)行精確估計(jì)的重構(gòu)算法AStMP。論文分別從稀疏度初始估計(jì)、變步長(zhǎng)方式、原子預(yù)選擇和支撐集等方面詳細(xì)介紹了AStMP算法相比已有重構(gòu)算法在稀疏度估計(jì)方面的改進(jìn)之處,并通過(guò)MATLAB仿真驗(yàn)證了AStMP算法的性能優(yōu)越性。2.論文對(duì)1l-SVD,OMP及FOCUSS三種算法基于稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法進(jìn)行了深入研究,并從其DOA估計(jì)譜峰以及不同快拍、信噪比和接收陣元數(shù)對(duì)DOA估計(jì)結(jié)果的影響等方面進(jìn)行仿真以說(shuō)明其相比傳統(tǒng)的DOA估計(jì)算法具有分辨率高、抗噪能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。在OMP算法優(yōu)缺點(diǎn)分析的基礎(chǔ)上,將SVD分解思想與OMP算法相結(jié)合,在OMP算法求解稀疏解和更新殘差過(guò)程中進(jìn)行QR分解,以降低算法運(yùn)算量,提高抗噪聲干擾能力。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明,基于SVD分解的OMP算法具有較好的DOA估計(jì)性能,在降低算法計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí),有較好的噪聲抑制性能。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.7

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