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《基于信號稀疏表示的陣列測向算法研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、4去種故*著UNIENECHNOLOGYOFCHINAIVERSITYOFELECTRONICSCCEANDT博±學位論文DOCTORALDISSERTATION:4…古,:也嚴.’,月順致%嚴f興解?。崳?;,%1;i;1;.;轉鄉(xiāng)I逢^刊.腎''■^:%ji侖支題目基于信號稀疏表巧的陣列測向算法妍究■I.A?,學科專業(yè)信號與信息處理學號201211020405i^^^^^HrMh!?。欤海牐龋妫崳姡辏椋牐唬簦壷笇Ы處煟壩浩浇淌?/p>
2、: ̄" ̄ ̄ ̄ ̄ ̄'H1科:::^BEir'":豈:M獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。據我所知,除了文中特別加W標注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得電子科技大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻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/論支使用授權本學位論文作者完全了解電子科技大學有關保留、使用學位論文盤的規(guī)定
3、,有權保留并向國家有關部口或機構送交論文的復印件和磁,允許論文被查閱和借閱。本人授權電子科技大學可將學位論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索,可W采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編學位論文。(保密的學位論文在解密后應遵守此規(guī)定)作者簽名:導師簽名:M_寄1曰期:ic/t年1月曰q分類號密級注1UDC學位論文基于信號稀疏表示的陣列測向算法研究(題名和副題名)羅曉宇(作者姓名)指導教師魏平教授電子科技大學成都(姓名、職稱、單位名稱)申請學位級別博士學科專業(yè)信號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日學位授予單位和日期電子科技大學2016年6月28日答辯委員會主席評閱人注1:注明《國際十進分類法UDC》的類號。ResearchonDirection-of-ArrivalEstimationAlgorithmsBasedonSparseRepresentationofSignalsADoctoralDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:SignalandInformationProces
5、singAuthor:XiaoyuLuoSupervisor:Prof.PingWeiSchool:SchoolofElectronicEngineering摘要摘要獲取空間信號的波達方向信息是定位、導航、干擾以及成像等技術的重要前提?,F有的測向算法中較為有效的是子空間類算法,然而,這類算法對于接收數據矩陣或采樣協方差矩陣的秩有較強的限制。當這些矩陣的秩小于信號個數時,此類算法需要利用空間平滑技術對秩進行修正,這會使得陣元的利用率降低,進而導致測向性能的降低。隨著壓縮感知理論的快速發(fā)展,信號稀疏表示理論被用于陣列測向中。相對于子空間類算法,
6、基于信號稀疏表示的陣列測向算法可以有效地降低接收數據矩陣或采樣協方差矩陣的秩對于測向性能的影響?;诖?,本文將對基于信號稀疏表示的陣列測向算法展開深入的研究,其具體的研究內容和貢獻可以分為以下四個方面:1.基于信號稀疏表示的陣列測向中的稀疏重構算法研究現有的基于信號稀疏表示的陣列測向算法中,利用l范數代替l范數是使用較10為廣泛的稀疏重構方法。然而,l范數與l范數在定義上的差異性導致這種方法并10不穩(wěn)定。特別是在信號模型的稀疏性由于噪聲或不充分統(tǒng)計而下降的情況下,這種方法的性能較差。針對該問題,本文在第三章中提出了一種改進的l范數類算法。1
7、該算法中,本文利用加權迭代l范數代替?zhèn)鹘y(tǒng)的l范數實現稀疏重構。通過理論推11導可知,這種算法有效地降低了l范數與l范數在定義上的差異性,從而提高了測10向精度。尤其是在低信噪比和小快拍數的情況下,本文所提算法的測向性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的l范數類算法。12.網格失配情況下的稀疏表示模型修正以及稀疏重構算法研究通過網格化處理構造過完備基矩陣是基于信號稀疏表示的陣列測向算法中的核心理論。然而,網格化處理可能出現網格失配的問題。當真實的角度值不在過完備基矩陣的網格點上時,現有的大多數算法均會失效。針對該問題,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現了該修正模型下的稀疏重構,該交替迭代算法建立在一個l范數最小化問題和一個最小二乘問題之間。相對于傳統(tǒng)算法,本文所提算1