基于信號(hào)稀疏表示的陣列測(cè)向算法研究

《基于信號(hào)稀疏表示的陣列測(cè)向算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。

1、４去種故＊著ＵＮＩＥＮＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＩＮＡＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＣＥＡＮＤＴ博±學(xué)位論文ＤＯＣＴＯＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ：４…古，：也嚴(yán)．’，月順致％嚴(yán)ｆ興解！；，％１；ｉ；１；．；轉(zhuǎn)鄉(xiāng)Ｉ逢＾刊．腎＇＇■＾：％ｊｉ侖支題目基于信號(hào)稀疏表巧的陣列測(cè)向算法妍究■Ｉ．Ａ？，學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息處理學(xué)號(hào)２０１２１１０２０４０５ｉ＾＾＾＾＾ＨｒＭｈ?。牐。欤海牐龋妫崳姡辏椋?；ｔ指導(dǎo)教師魏平教授

2、：￣＂￣￣￣￣￣＇Ｈ１科：：：＾ＢＥｉｒ＇＂：豈：Ｍ獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加Ｗ標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名；日期；Ｗ各年已／日，月／論支使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文盤的規(guī)定

3、，有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可Ｗ采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名：導(dǎo)師簽名：Ｍ＿寄１曰期：ｉｃ／ｔ年１月曰ｑ分類號(hào)密級(jí)注1UDC學(xué)位論文基于信號(hào)稀疏表示的陣列測(cè)向算法研究（題名和副題名）羅曉宇（作者姓名）指導(dǎo)教師魏平教授電子科技大學(xué)成都（姓名、職稱、單位名稱）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別博士學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息處理提交論文日期2016年3月3

4、1日論文答辯日期2016年5月25日學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2016年6月28日答辯委員會(huì)主席評(píng)閱人注1：注明《國(guó)際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)。ResearchonDirection-of-ArrivalEstimationAlgorithmsBasedonSparseRepresentationofSignalsADoctoralDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProces

5、singAuthor:XiaoyuLuoSupervisor:Prof.PingWeiSchool:SchoolofElectronicEngineering摘要摘要獲取空間信號(hào)的波達(dá)方向信息是定位、導(dǎo)航、干擾以及成像等技術(shù)的重要前提?，F(xiàn)有的測(cè)向算法中較為有效的是子空間類算法，然而，這類算法對(duì)于接收數(shù)據(jù)矩陣或采樣協(xié)方差矩陣的秩有較強(qiáng)的限制。當(dāng)這些矩陣的秩小于信號(hào)個(gè)數(shù)時(shí)，此類算法需要利用空間平滑技術(shù)對(duì)秩進(jìn)行修正，這會(huì)使得陣元的利用率降低，進(jìn)而導(dǎo)致測(cè)向性能的降低。隨著壓縮感知理論的快速發(fā)展，信號(hào)稀疏表示理論被用于陣列測(cè)向中。相對(duì)于子空間類算法，

6、基于信號(hào)稀疏表示的陣列測(cè)向算法可以有效地降低接收數(shù)據(jù)矩陣或采樣協(xié)方差矩陣的秩對(duì)于測(cè)向性能的影響?；诖耍疚膶?duì)基于信號(hào)稀疏表示的陣列測(cè)向算法展開深入的研究，其具體的研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)可以分為以下四個(gè)方面：1.基于信號(hào)稀疏表示的陣列測(cè)向中的稀疏重構(gòu)算法研究現(xiàn)有的基于信號(hào)稀疏表示的陣列測(cè)向算法中，利用l范數(shù)代替l范數(shù)是使用較10為廣泛的稀疏重構(gòu)方法。然而，l范數(shù)與l范數(shù)在定義上的差異性導(dǎo)致這種方法并10不穩(wěn)定。特別是在信號(hào)模型的稀疏性由于噪聲或不充分統(tǒng)計(jì)而下降的情況下，這種方法的性能較差。針對(duì)該問題，本文在第三章中提出了一種改進(jìn)的l范數(shù)類算法。1

7、該算法中，本文利用加權(quán)迭代l范數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的l范數(shù)實(shí)現(xiàn)稀疏重構(gòu)。通過理論推11導(dǎo)可知，這種算法有效地降低了l范數(shù)與l范數(shù)在定義上的差異性，從而提高了測(cè)10向精度。尤其是在低信噪比和小快拍數(shù)的情況下，本文所提算法的測(cè)向性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的l范數(shù)類算法。12.網(wǎng)格失配情況下的稀疏表示模型修正以及稀疏重構(gòu)算法研究通過網(wǎng)格化處理構(gòu)造過完備基矩陣是基于信號(hào)稀疏表示的陣列測(cè)向算法中的核心理論。然而，網(wǎng)格化處理可能出現(xiàn)網(wǎng)格失配的問題。當(dāng)真實(shí)的角度值不在過完備基矩陣的網(wǎng)格點(diǎn)上時(shí)，現(xiàn)有的大多數(shù)算法均會(huì)失效。針對(duì)該問題，在第四章中，本文利用泰勒一階展開式修正了傳統(tǒng)

8、陣列協(xié)方差矩陣的稀疏表示模型，并且提出了一種交替迭代算法實(shí)現(xiàn)了該修正模型下的稀疏重構(gòu)，該交替迭代算法建立在一個(gè)l范數(shù)最小化問題和一個(gè)最小二乘問題之間。相對(duì)于傳統(tǒng)算法，本文所提算1