基于陣列信號處理的doa估計(jì)算法研究.doc


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基于陣列信號處理的doa估計(jì)算法研究,基于陣列信號處理的doa估計(jì)算法研究2.33萬字56頁 原創(chuàng)作品,通過查重系統(tǒng) 摘要波達(dá)方向(doa)估計(jì)是信號處理中的重要分支,廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域如雷達(dá)定位、聲納探測、蜂窩移動通信、射電天文、地震勘測和生物醫(yī)學(xué)。doa估計(jì)的目的是辨別入射到陣列上的空間信源的來波方向。為了提高角度分辨力和估計(jì)精度,要求doa估計(jì)算法對...


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基于陣列信號處理的DOA估計(jì)算法研究
2.33萬字 56頁 原創(chuàng)作品,通過查重系統(tǒng)
摘要
波達(dá)方向(DOA)估計(jì)是信號處理中的重要分支,廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域如雷達(dá)定位、聲納探測、蜂窩移動通信、射電天文、地震勘測和生物醫(yī)學(xué)。DOA估計(jì)的目的是辨別入射到陣列上的空間信源的來波方向。為了提高角度分辨力和估計(jì)精度,要求DOA估計(jì)算法對噪聲有一定魯棒性,能夠克服樣本數(shù)的限制和信號的相關(guān)性。
本文首先詳細(xì)推導(dǎo)了均勻線陣的接收信號模型,然后分析了三種經(jīng)典算法:常規(guī)波束形成法(Bartlett算法)、Capon算法和MUSIC算法。稀疏表示的DOA估計(jì)算法中,我們選擇了L1-SVD進(jìn)行研究。稀疏算法由于其超高分辨率,對噪聲的魯棒性強(qiáng)以及可以處理相關(guān)信源的優(yōu)勢,在很多方面得到廣泛研究和應(yīng)用。但是當(dāng)多個信源的空間方位十分鄰近時,稀疏算法估計(jì)性能很差,不再適用。
為了得到更好的DOA估計(jì)效果,本文詳細(xì)研究了基于空間時頻分析的DOA估計(jì)算法,著重介紹了一種高效單信源時頻(Time -Frequency,TF)點(diǎn)的選取方法。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合稀疏表示算法L1-SVD,我們提出了一種新的算法STFT-L1-SVD。該算法不存在交叉干擾項(xiàng),其最大的優(yōu)勢是在處理空間鄰近信源和時頻域重疊信源問題上準(zhǔn)確度和分辨力更高。最后,我們將時域算法和時頻域算法進(jìn)行了仿真對比,仿真結(jié)果顯示了時頻算法的優(yōu)越性,驗(yàn)證了STFT-L1-SVD的高效準(zhǔn)確性。
關(guān)鍵詞:波達(dá)方向估計(jì);稀疏表示;時頻算法
2.33萬字 56頁 原創(chuàng)作品,通過查重系統(tǒng)
摘要
波達(dá)方向(DOA)估計(jì)是信號處理中的重要分支,廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域如雷達(dá)定位、聲納探測、蜂窩移動通信、射電天文、地震勘測和生物醫(yī)學(xué)。DOA估計(jì)的目的是辨別入射到陣列上的空間信源的來波方向。為了提高角度分辨力和估計(jì)精度,要求DOA估計(jì)算法對噪聲有一定魯棒性,能夠克服樣本數(shù)的限制和信號的相關(guān)性。
本文首先詳細(xì)推導(dǎo)了均勻線陣的接收信號模型,然后分析了三種經(jīng)典算法:常規(guī)波束形成法(Bartlett算法)、Capon算法和MUSIC算法。稀疏表示的DOA估計(jì)算法中,我們選擇了L1-SVD進(jìn)行研究。稀疏算法由于其超高分辨率,對噪聲的魯棒性強(qiáng)以及可以處理相關(guān)信源的優(yōu)勢,在很多方面得到廣泛研究和應(yīng)用。但是當(dāng)多個信源的空間方位十分鄰近時,稀疏算法估計(jì)性能很差,不再適用。
為了得到更好的DOA估計(jì)效果,本文詳細(xì)研究了基于空間時頻分析的DOA估計(jì)算法,著重介紹了一種高效單信源時頻(Time -Frequency,TF)點(diǎn)的選取方法。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合稀疏表示算法L1-SVD,我們提出了一種新的算法STFT-L1-SVD。該算法不存在交叉干擾項(xiàng),其最大的優(yōu)勢是在處理空間鄰近信源和時頻域重疊信源問題上準(zhǔn)確度和分辨力更高。最后,我們將時域算法和時頻域算法進(jìn)行了仿真對比,仿真結(jié)果顯示了時頻算法的優(yōu)越性,驗(yàn)證了STFT-L1-SVD的高效準(zhǔn)確性。
關(guān)鍵詞:波達(dá)方向估計(jì);稀疏表示;時頻算法
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