時(shí)間延遲估計(jì)與波束形成是信號(hào)處理領(lǐng)域兩個(gè)重要的研究分支。在時(shí)間延遲估計(jì)與波束形成的研究中,通常假設(shè)接收機(jī)或陣列傳感器接收的噪聲服從高斯分布,在多數(shù)情況下,這種假設(shè)是合理的。然而,在無(wú)線(xiàn)通信、雷達(dá)、水聲和生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中遇到的信號(hào)和噪聲,有時(shí)會(huì)呈現(xiàn)出顯著的脈沖特性和厚拖尾特征,采用穩(wěn)定分布噪聲模型描述更合理。本文在前人工作的基礎(chǔ)上,利用Renyi熵、相關(guān)熵、改進(jìn)的馬氏距離、分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量、概率密度函數(shù)的Parzen核估計(jì)等技術(shù),研究穩(wěn)定分布噪聲下時(shí)延估計(jì)和波束形成算法,具體工作描述如下： (1)分別以Renyi熵與相關(guān)熵為代價(jià)函數(shù),設(shè)計(jì)穩(wěn)定分布噪聲下韌性時(shí)延估計(jì)算法,并給出以Renyi熵與相關(guān)熵為代價(jià)函數(shù)的合理性解釋。首先,分別推導(dǎo)了對(duì)稱(chēng)穩(wěn)定分布Renyi二次熵與相關(guān)熵的參數(shù)表示；根據(jù)這兩個(gè)參數(shù)表示,證明了兩種等價(jià)性：最小誤差熵準(zhǔn)則與最小分散系數(shù)準(zhǔn)則等價(jià)；對(duì)于位置參數(shù)為零的對(duì)稱(chēng)穩(wěn)定分布,最大相關(guān)熵準(zhǔn)則與最小分散系數(shù)準(zhǔn)則等價(jià)。并將上述結(jié)果應(yīng)用于穩(wěn)定分布噪聲下的自適應(yīng)時(shí)間延遲估計(jì)中,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。其次,利用相關(guān)熵可以刻畫(huà)隨機(jī)過(guò)程相似性這一特征,對(duì)傳統(tǒng)的平均幅度差函數(shù)時(shí)延估計(jì)算...

【文章頁(yè)數(shù)】：179 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 穩(wěn)定分布噪聲下信號(hào)處理研究現(xiàn)狀
        1.2.2 時(shí)間延遲估計(jì)與波束形成研究現(xiàn)狀
        1.2.3 Renyi熵與相關(guān)熵研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu)
2 預(yù)備知識(shí)
    2.1 穩(wěn)定分布定義及分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量
        2.1.1 穩(wěn)定分布定義
        2.1.2 分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量簡(jiǎn)介
    2.2 Renyi熵
        2.2.1 Renyi熵的定義及其估計(jì)
        2.2.2 最小誤差熵準(zhǔn)則
    2.3 相關(guān)熵
        2.3.1 相關(guān)熵的定義及性質(zhì)
        2.3.2 最大相關(guān)熵準(zhǔn)則
    2.4 本章小結(jié)
3 穩(wěn)定分布的Renyi二次熵及其在時(shí)間延遲估計(jì)中的應(yīng)用
    3.1 引言
    3.2 穩(wěn)定分布的Renyi二次熵與分散系數(shù)的關(guān)系
    3.3 最小誤差熵準(zhǔn)則與最小分散系數(shù)準(zhǔn)則
    3.4 穩(wěn)定分布噪聲下基于Renyi熵的自適應(yīng)時(shí)間延遲估計(jì)
        3.4.1 時(shí)間延遲估計(jì)模型及算法描述
        3.4.2 仿真結(jié)果及參數(shù)討論
    3.5 本章小結(jié)
4 穩(wěn)定分布的相關(guān)熵及其在時(shí)間延遲估計(jì)中的應(yīng)用
    4.1 引言
    4.2 穩(wěn)定分布的相關(guān)熵及其性質(zhì)
        4.2.1 對(duì)稱(chēng)穩(wěn)定分布的相關(guān)熵
        4.2.2 對(duì)稱(chēng)穩(wěn)定分布的相關(guān)熵的高階矩特性
        4.2.3 穩(wěn)定分布的相關(guān)熵與分?jǐn)?shù)低階矩
    4.3 基于最大相關(guān)熵準(zhǔn)則的時(shí)間延遲估計(jì)
    4.4 基于相關(guān)熵的改進(jìn)AMDF時(shí)間延遲算法
        4.4.1 AMDF時(shí)間延遲算法
        4.4.2 基于相關(guān)熵的AMDF改進(jìn)時(shí)間延遲算法及仿真結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
5 改進(jìn)的馬氏距離及其在穩(wěn)定分布噪聲下TDOA/FDOA聯(lián)合估計(jì)中的應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 改進(jìn)的馬氏距離
    5.3 基于改進(jìn)的馬氏距離的TDOA/FDOA聯(lián)合估計(jì)算法
    5.4 算法仿真結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
6 穩(wěn)定分布噪聲下基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的波束形成
    6.1 引言
    6.2 兩種基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的波束形成算法及其推廣
        6.2.1 基于分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差矩陣的線(xiàn)性約束最小方差波束形成的推廣
        6.2.2 分?jǐn)?shù)低階最小功率無(wú)畸變響應(yīng)波束形成的推廣
        6.2.3 兩種推廣的波束形成器的關(guān)系
        6.2.4 兩種推廣算法仿真結(jié)果比較
    6.3 分?jǐn)?shù)低階最小功率無(wú)畸變響應(yīng)波束形成的白噪聲增益分析
        6.3.1 波束形成的穩(wěn)健性與白噪聲增益
        6.3.2 分?jǐn)?shù)低階最小功率無(wú)畸變響應(yīng)波束形成的白噪聲增益
        6.3.3 分?jǐn)?shù)低階協(xié)方差矩陣的特征值分散程度
        6.3.4 FrMPDR波束形成白噪聲增益更大的原因
    6.4 基于迭代最小p范數(shù)的可變對(duì)角載入波束形成算法
        6.4.1 GSC框架下采用RLS算法實(shí)現(xiàn)LCMP波束形成器
        6.4.2 基于迭代最小p范數(shù)算法的可變對(duì)角載入波束形成算法
        6.4.3 仿真結(jié)果與討論
    6.5 穩(wěn)定分布噪聲下基于廣義秩模型的波束形成
        6.5.1 廣義秩模型介紹
        6.5.2 廣義秩算法1推導(dǎo)
        6.5.3 廣義秩算法2推導(dǎo)
        6.5.4 仿真結(jié)果與討論
    6.6 本章小結(jié)
7 穩(wěn)定分布噪聲下基于概率密度函數(shù)匹配的恒模波束形成
    7.1 引言
    7.2 脈沖穩(wěn)定分布噪聲下基于概率密度函數(shù)匹配的無(wú)約束恒模波束形成
        7.2.1 基于概率密度函數(shù)匹配的無(wú)約束恒模波束形成算法原理
        7.2.2 算法收斂因子討論
        7.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)與討論
    7.3 脈沖穩(wěn)定分布噪聲下基于概率密度函數(shù)匹配的約束恒模波束形成算法
        7.3.1 基于概率密度函數(shù)匹配的約束恒模波束形成算法推導(dǎo)
        7.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)與討論
    7.4 本章小結(jié)
8 結(jié)論與展望
    8.1 主要研究?jī)?nèi)容總結(jié)
    8.2 創(chuàng)新點(diǎn)摘要
    8.3 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄A 命題6.3 的證明
附錄B 引理6.4 的證明
附錄C 定理6 .6的證明
附錄D 定理6.7 的證明
攻讀博士學(xué)位期間科研項(xiàng)目及科研成果
致謝
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3841962