基于稀疏重構(gòu)的寬帶信號多參數(shù)估計

基于稀疏重構(gòu)的寬帶信號多參數(shù)估計

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1、分類號:TN911.7單位代碼:10183研究生學號:2015522050密級:公開基于稀疏重構(gòu)的吉林大學寬帶信碩士學位論文號多(學術(shù)學位)參數(shù)估計基于稀疏重構(gòu)的寬帶信號多參數(shù)估計Multi-parameterEstimationforWidebandSignalsBasedonSparseReconstruction溫艷鑫作者姓名:溫艷鑫專業(yè):信號與信息處理研究方向:陣列信號處理授指導教師:燕學智副教授吉林培養(yǎng)單位:通信工程學院大學2018年6月—————————————————————基于稀疏重構(gòu)的寬帶

2、信號多參數(shù)估計—————————————————————Multi-parameterEstimationforWidebandSignalsBasedonSparseReconstruction————————————作者姓名:溫艷鑫專業(yè)名稱:信號與信息處理指導教師:燕學智副教授學位類別:工學碩士答辯日期:年月日未經(jīng)本論文作者的書面授權(quán),依法收存和保管本論文書面版本、電子版本的任何單位和個人,均不得對本論文的全部或部分內(nèi)容進行任何形式的復制、修改、發(fā)行、出租、改編等有礙作者著作權(quán)的商業(yè)性使用(但純學術(shù)性使

3、用不在此限)。否則,應承擔侵權(quán)的法律責任。吉林大學碩士學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明:所呈交學位論文,是本人在指導教師的指導下,獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外,本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體,均已在文中以明確方式標明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔。學位論文作者簽名:日期:年月日《中國優(yōu)秀博碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫》投稿聲明研究生院:本人同意《中國優(yōu)秀博碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫》出版章程的內(nèi)容,愿意將本人的學位論

4、文委托研究生院向中國學術(shù)期刊(光盤版)電子雜志社的《中國優(yōu)秀博碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫》投稿,希望《中國優(yōu)秀博碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫》給予出版,并同意在《中國博碩士學位論文評價數(shù)據(jù)庫》和CNKI系列數(shù)據(jù)庫中使用,同意按章程規(guī)定享受相關(guān)權(quán)益。論文級別:■碩士□博士學科專業(yè):信號與信息處理論文題目:基于稀疏重構(gòu)的寬帶信號多參數(shù)估計作者簽名:指導教師簽名:年月日作者聯(lián)系地址(郵編):吉林大學通信工程學院(130022)作者聯(lián)系電話:0431-85095995基于稀疏重構(gòu)的寬帶信號多參數(shù)估計摘要信源參數(shù)估計是陣列信號

5、處理領(lǐng)域不可或缺的組成部分,在雷達、生物醫(yī)藥學、無線通信及機器人學等軍用及民用領(lǐng)域廣泛滲透。信號根據(jù)帶寬的不同可以分為窄帶信號和寬帶信號。寬帶信號自身包含的信息量更大,抗干擾能力更強,因而獲得了更多的關(guān)注?,F(xiàn)有的定位參量估計算法大多基于子空間理論,但子空間理論自身固有的一些缺點限制了該類算法的實際應用。稀疏重構(gòu)理論的出現(xiàn),為規(guī)避子空間類方法存在的問題提供了新的思路,可以提供更高的分辨率及更強的噪聲魯棒性?,F(xiàn)有的基于稀疏重構(gòu)的信源參數(shù)估計方法主要集中于窄帶信號的一維DOA估計,針對寬帶信號的多參數(shù)聯(lián)合估計的方

6、法較少,且存在參數(shù)估計精度不足、陣列DOA估計的最大可分辨能力低、需要額外的參數(shù)配對過程等問題。本文以高精度的寬帶信號多參數(shù)估計的理論需求為牽引,以稀疏重構(gòu)方法為數(shù)學手段,在系統(tǒng)分析經(jīng)典稀疏重構(gòu)方法及寬帶信號處理算法的基礎(chǔ)上,循序漸進的對遠場寬帶信號的一維DOA估計、二維DOA估計及近場寬帶信號的DOA和距離聯(lián)合估計問題展開深入研究,旨在稀疏重構(gòu)理論框架下為寬帶信號的多參數(shù)聯(lián)合估計問題提供新的解決方案。本文的主要貢獻和創(chuàng)新性工作包括:(1)針對遠場寬帶信號的一維DOA估計問題,利用稀疏重構(gòu)提出一種新的估計算

7、法。通過對寬帶信號進行預處理,避免構(gòu)造多個稀疏基矩陣,降低了算法復雜度。利用加和平均變換,給出基于二階統(tǒng)計量的向量稀疏表示方法,降低數(shù)據(jù)維數(shù),集中噪聲能量。借助TLP懲罰函數(shù)構(gòu)建加權(quán)約束條件,增強信號稀疏性,更好的逼近λ0范數(shù)重構(gòu)信號,解決傳統(tǒng)懲罰函數(shù)存在的約束不公平的問題。該算法不僅可以實現(xiàn)寬帶信號各子頻數(shù)據(jù)之間的聯(lián)合估計,還可有效提高參數(shù)估I計精度及角度分辨率,尤其是在信噪比較低、快拍數(shù)不足、信源間距較小等情況,估計性能更佳。(2)針對遠場寬帶信號的俯仰角和方位角聯(lián)合估計問題,在稀疏框架下提出一種基于互

8、質(zhì)概念的寬帶信號二維DOA估計新算法。對寬帶信號進行DFT變換,根據(jù)各頻帶之間的互質(zhì)性選取不同的互質(zhì)頻率對兒觀測模型,獲取更多額外的不同位置的差協(xié)同陣虛擬陣元,提高DOA估計的自由度。利用不同頻率成分協(xié)方差矩陣的向量稀疏模型的稀疏一致性,給出基于聯(lián)合稀疏重構(gòu)的寬帶信號參數(shù)估計模型,提高定位精度的同時降低計算復雜度。借助已求得的俯仰角參數(shù)構(gòu)造方位角估計模型,將其放在稀疏重構(gòu)框架下進行聯(lián)合估計,避免參數(shù)配對。該算法綜

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