【摘要】：被動信源定位是陣列信號處理的重要研究內(nèi)容之一,傳統(tǒng)的信源定位技術(shù)研究大多基于子空間理論,但子空間類算法仍存在一些不可避免的問題與缺陷。近年來隨著壓縮感知理論的提出和發(fā)展,國內(nèi)外學(xué)者開始注意到其與陣列信號處理之間的深刻聯(lián)系,壓縮感知理論逐漸在信源定位問題中得到應(yīng)用并展示出了相比子空間類算法的獨特優(yōu)勢,如較好的抗噪聲性能、不依賴于信源數(shù)先驗信息等。在信源定位問題的研究中,根據(jù)目標位置距離接收陣列的遠近,信源可區(qū)分為遠場源和近場源兩種。傳統(tǒng)定位技術(shù)研究主要基于純遠場或純近場定位模型,但在一些實際應(yīng)用中,遠場源和近場源往往同時存在而形成混合源,而被動信源定位在無法得知兩種信源的個數(shù)及遠場源距離所在范圍時會導(dǎo)致傳統(tǒng)定位算法并不能完全適用于混合源。目前,針對遠近場混合源定位算法的研究進展相對緩慢且成果有限,可主要分為兩類:基于特征子空間的遠近場混合源定位算法和基于稀疏重構(gòu)的遠近場混合源定位算法。本文在現(xiàn)有混合源定位算法仿真對比分析的基礎(chǔ)上對其中兩種算法進行了改進,并進一步考慮循環(huán)平穩(wěn)信號情況,結(jié)合壓縮感知研究了基于三階循環(huán)矩和稀疏重構(gòu)的混合源定位算法,最后根據(jù)實際項目工作,對基于壓縮感知的DOA估計工程應(yīng)用進行了研究。論文的主要工作可概括為如下幾點:1.針對基于均勻?qū)ΨQ線陣的遠近場混合源定位模型,分析了其與傳統(tǒng)遠、近場定位問題的區(qū)別與聯(lián)系,并對目前具有代表性的混合源定位算法進行了仿真對比分析。2.針對現(xiàn)有基于四階累積量的Two-stage MUSIC定位算法中四階累積量具有較高累積誤差的缺陷進行了改進,提高了近場源距離參數(shù)估計性能并降低了算法復(fù)雜度。3.針對目前基于二階統(tǒng)計量稀疏重構(gòu)和MUSIC的混合源定位算法中近場源方位角估計方法僅利用部分有效數(shù)據(jù)而導(dǎo)致參數(shù)估計性能較低的缺陷進行改進,研究了基于協(xié)方差差分和稀疏重構(gòu)的混合源定位算法,提高了近場源參數(shù)估計性能。4.針對實際中常見的循環(huán)平穩(wěn)信號情況,研究了基于三階循環(huán)矩和稀疏重構(gòu)的遠近場混合源定位算法,相比現(xiàn)有的特征子空間算法不依賴于信源數(shù)先驗信息。5.根據(jù)主研的橫向科研項目,對基于壓縮感知的DOA估計工程應(yīng)用進行研究,考察了利用壓縮感知對陣列采樣數(shù)據(jù)進行壓縮重構(gòu)后的DOA估計性能。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2571349