矩陣補(bǔ)全算法及其在陣列信號(hào)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用研究

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1、ＷｕｈａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ碩士學(xué)位論文矩陣補(bǔ)全算法及其在陣列信號(hào)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用研究學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)（理）研究生：譚培祥指導(dǎo)教師：吳云韜教授培養(yǎng)單位：計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院二○一＊七年五月分類號(hào)：TP311學(xué)校代號(hào)：10490學(xué)號(hào)：201405003密級(jí)：公開武漢工程大學(xué)碩士學(xué)位論文矩陣補(bǔ)全算法及其在陣列信號(hào)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用研究作者姓名：譚培祥指導(dǎo)教師姓名、職稱：吳云韜教授申請(qǐng)學(xué)位類別：理學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)名稱：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)（理）研究方向：陣列信號(hào)處理論文提

2、交日期：2017年3月30日論文答辯日期：2017年5月20日學(xué)位授予單位：武漢工程大學(xué)學(xué)位授予日期：年月日答辯委員會(huì)主席：熊盛武教授MatrixcompletionalgorithmanditsapplicationinDOAestimationAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterMajor：ComputerApplicationTechnologyCandidate：TanPeixiangSupervisor：Prof.WuYuntaoWuhanInstituteofTechnologyW

3、uhan,Hubei430073,P.R.China摘要傳統(tǒng)的波達(dá)方向（DOA，DirectionOfArrival）估計(jì)算法都是建立在一定的理想條件下才提出的，如背景噪聲為高斯白噪聲，陣列陣元不存在誤差和損壞，入射信源為獨(dú)立不相關(guān)。但由于空間陣列所處外部環(huán)境中存在干擾，以及陣列陣元本身之間的差異性等因素的影響，在實(shí)際應(yīng)用中，我們從陣列中獲得的數(shù)據(jù)并不是完整的，而是存在一定的誤差的。而且在絕大多數(shù)情況下，背景噪聲都會(huì)是具有未知特征的色噪聲。因此，本文對(duì)由于陣列本身因素所產(chǎn)生的誤差以及背景噪聲為色噪聲環(huán)境下的DOA估計(jì)方法進(jìn)行了討

4、論和對(duì)比。基于以上相關(guān)的問題背景，本文的主要研究內(nèi)容為：第一，對(duì)背景噪聲為高斯白噪聲的情況，分析了現(xiàn)有DOA算法的特點(diǎn)，如MUSIC算法、ESPRIT算法等，并對(duì)比其優(yōu)劣勢(shì)；并且針對(duì)背景噪聲為色噪聲的情況，分析了噪聲的數(shù)學(xué)模型；第二，針對(duì)陣列受損，或其他因素而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不完整的情況，提出了一種新的結(jié)合矩陣補(bǔ)全的DOA估計(jì)算法。假設(shè)空間陣列為均勻線陣且陣列中的某些陣元已經(jīng)失效。首先我們應(yīng)用矩陣補(bǔ)全來恢復(fù)陣列接收到的不完整數(shù)據(jù)，然后再用基于三平行天線的角度估計(jì)算法來進(jìn)行DOA估計(jì)。最后，仿真結(jié)果表明了我們所提出來的方法在陣列陣元損毀

5、率較高以及信噪比較低的情況下也具有良好的表現(xiàn)。第三，針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中最常見的一種色噪聲，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)新的基于數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣來去除噪聲的DOA估計(jì)算法，并驗(yàn)證了算法的效率。當(dāng)陣列中的背景噪聲為某種非均勻色噪聲的情況時(shí)，因?yàn)樯肼暤拇嬖谑沟眯盘?hào)子空間與噪聲子空間不再是完全正交的，傳統(tǒng)的MUSIC算法和ESPRIT算法等子空間分解類算法失效。I本文提出的去噪DOA估計(jì)算法經(jīng)過一系列的仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明了該算法具有很好的可行性，即使在低信噪比的情況下，仍表現(xiàn)出優(yōu)良的性能。關(guān)鍵詞：陣列信號(hào)；來波分析；矩陣補(bǔ)全；色噪聲；IIAbstract

6、MostDOA(DirectionOfArrival)estimationalgorithmsarebasedontheassumptionthatnoiseisGaussianwhitenoise,theelementinarrayhasnodamageandtheincidentsourceisindependentirrelevant.Howeverinarealworldapplications,duetotheexternalenvironmentofarrayorthedifferenceofarrayelement

7、itself,sometimesthedatawegetfromarrayisincomplete.Inmostcases,thenoisecanbecolorednoise.Therefore,wediscussestheDOAestimationundertheconditionthatdataisincompleteandthenoiseiscolorednoise.Aboveall,themaincontentsofthispaperareasfollows:Firstly,analyzetheadvantagesand

8、thedisadvantagesofmostclassicDOAestimationalgorithms;thenanalyzethemodelofcolorednoise.Secondly,considertheconditionthatdatareceive