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色噪声与小快拍数下的信号源个数估计研究

色噪声与小快拍数下的信号源个数估计研究

作者：黄泽钦广东工业大学

学位级别：硕士

阵列信号处理中,波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计是一个重要的研究方向,在众多领域诸如无线通信、雷达、声纳、导航、生物医学信号检测等有极为广阔的应用前景。近30年来,DOA估计算法研究取得极大的发展,对精度和分辨率要求也... 详细信息

阵列信号处理中,波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计是一个重要的研究方向,在众多领域诸如无线通信、雷达、声纳、导航、生物医学信号检测等有极为广阔的应用前景。近30年来,DOA估计算法研究取得极大的发展,对精度和分辨率要求也越来越高,然而绝大多数高精度超分辨率的DOA估计算法是以获知信号源个数为必要条件的。因此,信号源个数估计对后续的DOA估计十分关键。目前信号源个数估计算法现状很多是以高斯白噪声为环境背景,采样快拍数也足够大的前提下实现的。然而在实际工程中,噪声背景主要是空间色噪声,采样快拍数一般也不能满足较大的需求,使得这些信号源数目估计算法性能急剧下降或失效。论文针对空间色噪声背景下以及小快拍数下的信号源个数估计问题,提出了基于DMR白化滤波器与增强协方差矩阵的估计方法,该方法中DMR白化滤波器用于解决空间色噪声中噪声特征值发散问题,增强协方差矩阵则提高矩阵在小快拍数下的估计精度,得到更精确的特征值,再结合信息论准则对信号源数进行估计。论文的主要工作内容包括以下几点:1、详细介绍信源个数估计的研究背景以及国内外学者在该算法领域的研究现状,并根据现状提出论文研究的目标,然后以MUSIC算法为实例,仿真分析了信源数目对DOA空间谱估计的影响和意义。2、介绍了几种空间色噪声下的经典信号源数估计算法和两个重要理论支柱——DMR技术和增强协方差矩阵技术。经典算法包括基于对角加载技术的信息论算法、盖氏圆方法以及基于盖氏圆半径与信息论准则结合的方法,通过仿真实验数据对信息论准则分别在高斯白噪声和空间色噪声下的估计差异进行分析,以及分析比较了各算法在不同影响因素下的估计性能等。对两种技术的理论知识分别做了分析,简述它们在阵列信号处理领域中展现的作用等。3、着重讲述本文算法整体流程的设计。针对空间色噪声下噪声特征值发散问题以及在小采样快拍数下大多数信号源数目估计算法性能下降问题,本文提出了一种基于DMR白化滤波器与增强协方差矩阵的信源数估计算法。利用纯噪声协方差矩阵结合DMR算法构造DMR白化滤波器,然后利用构造好的DMR白化滤波器对包含信号和噪声的估计协方差矩阵进行白化变换。接下来利用白化变换后的估计协方差矩阵与单位矩阵的最优凸线性组合,提高估计协方差矩阵的精度。最后,对改善后的协方差矩阵作特征值分解(EVD)得到更精确的特征值,并结合AIC和MDL准则对信号源数目进行判决。4、仿真实验验证本文算法的有效性以及优越性。通过仿真实验验证DMR白化滤波器能够解决空间色噪声带来的噪声特征发散问题,以及验证本文算法在小快拍数下也能得到估计更精确的协方差矩阵。最后与其他四种算法在估计性能上进行比较,证明本文算法对信源数估计的效果更好。

关键词：信源数估计空间色噪声 DMR白化滤波器增强协方差矩阵小快拍数

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L型阵列的二维DOA估计方法

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2016年第1期28卷 24-29页

作者：景小荣刘雪峰重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065

低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)或小接收快拍数条件下,经典的二维(two-dimensional,2D)波达方向(direction of arrival,DOA)算法存在估计精度低的缺点。针对该问题,充分利用L型阵列接收数据的自、互相关信息,提出一种适用于低SNR... 详细信息

低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)或小接收快拍数条件下,经典的二维(two-dimensional,2D)波达方向(direction of arrival,DOA)算法存在估计精度低的缺点。针对该问题,充分利用L型阵列接收数据的自、互相关信息,提出一种适用于低SNR及小接收快拍数环境下的2D DOA估计新方法。该方法首先通过解析优化2D谱峰搜索问题,获得方位角与仰角之间的特定约束关系,进而将包含2D角度参量的目标函数转化为只包含一维(one-dimensional,1D)角度参量,即可通过1D谱峰搜索获得方位角(或仰角)估计值,最后再次利用该约束关系求得与之对应的仰角(或方位角)估计值。该方法只需1D谱峰搜索,而且所得2D角度估计参数可自动实现配对。计算机仿真验证了该方法在低SNR及小接收快拍数情况下的有效性。

关键词：波达方向(DOA)估计低信噪比(SNR) 小快拍数信源个数

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子阵波束域自适应波束形成方法研究

船舶工程 2007年第4期29卷 75-78页

作者：乔永雯杨益新孙超西北工业大学航海学院西安710072

阵列输出的有限次快拍处理等效地增加了信号之间及信号与噪声之间的相关性,导致了现有的子阵自适应处理方法在小快拍数目时的性能损失.现提出一种子阵波束域自适应波束形成算法,通过对子阵多波束输出的协方差矩阵求平均,减弱信号之间的... 详细信息

阵列输出的有限次快拍处理等效地增加了信号之间及信号与噪声之间的相关性,导致了现有的子阵自适应处理方法在小快拍数目时的性能损失.现提出一种子阵波束域自适应波束形成算法,通过对子阵多波束输出的协方差矩阵求平均,减弱信号之间的相关性,从而提高自适应波束形成算法的性能.仿真结果表明,该提算法在小快拍数情况能够大大提高输出信干噪比,并有效地抑制阵元上接收的随机噪声.

关键词：雷达工程子阵波束域小快拍数自适应波束形成

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基于被动雷达的高分辨测向技术研究

基于被动雷达的高分辨测向技术研究

作者：董明哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

空间谱估计技术具有测角精度高、角度分辨力强、不受瑞利限限制等优点。在航海、航空、民事通信、雷达电子对抗,水声声呐等方面有着广泛的应用前景。在如今雷达电子对抗领域尤其是被动测向方面,在新旧测向体制同时存在、电磁环境日趋复... 详细信息

空间谱估计技术具有测角精度高、角度分辨力强、不受瑞利限限制等优点。在航海、航空、民事通信、雷达电子对抗,水声声呐等方面有着广泛的应用前景。在如今雷达电子对抗领域尤其是被动测向方面,在新旧测向体制同时存在、电磁环境日趋复杂以及对雷达诱饵进行多目标测向等情况下,对空间谱估计技术进行研究有着重要的意义。本课题在结合工程应用的背景下,对被动雷达测向系统中的测向方法进行研究,着重研究多目标的高精度、高分辨测向方法。通过对已有的空间谱估计算法进行分析和改进,实现改进算法在精度和分辨性能上的提高。首先,介绍了被动测向技术中相位干涉仪测向技术的原理,简要分析了该技术中的相位模糊和测角精度等相关问题,并通过数学推导建立起非相干两点源下比相体制干涉仪进行动态测向的数学模型,实验仿真结果给出了在非相干两点源下比相干涉仪动态测向的性能,证明了干涉仪测向技术不具有分辨多目标的能力。为此,引入了空间谱估计测向技术,并以谱估计技术中的经典MUSIC算法为主要研究对象,给出了天线阵列接收信号典型的数学模型,包括一维线阵和空间立体阵列模型。然后,针对经典MUSIC算法等相关算法存在的问题进行研究,通过一系列的理论分析和推导对经典MUSIC算法进行合理的改进,以实现测向精度和分辨力等性能的提高。接下来,在不同的仿真条件下,通过对不同形式的MUSIC算法和改进MUSIC算法进行Matlab仿真分析对比,仿真结果证明在低信噪比、小快拍数等条件下改进MUSIC算法具有更加优越的分辨性能。最后,结合工程实际应用中的信号处理硬件测向系统,对改进MUSIC算法的软件设计流程及硬件原理进行了说明。并在实验室的条件下,对经典MUSIC算法和改进MUSIC算法进行了实际测试,通过对两者实测数据的分析对比,进一步证明改进MUSIC算法在分辨性能上的优越性,为工程实际应用提供了依据,满足预期的结果。

关键词：被动测向技术空间谱估计低信噪比小快拍数高分辨改进MUSIC算法

小快拍低信噪比下稳健自适应波束形成算法研究

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小快拍低信噪比下稳健自适应波束形成算法研究

作者：陈常款西安电子科技大学

学位级别：硕士

数字波束形成是阵列信号处理领域中的一项关键技术。传统的常规波束形成算法在小快拍低信噪比的情况下波束会发生畸变，主瓣不能准确指向期望信号，致使输出信干噪比降低，所以这些算法需要更大的采样快拍数才能得到较好的空间滤波效果... 详细信息

数字波束形成是阵列信号处理领域中的一项关键技术。传统的常规波束形成算法在小快拍低信噪比的情况下波束会发生畸变，主瓣不能准确指向期望信号，致使输出信干噪比降低，所以这些算法需要更大的采样快拍数才能得到较好的空间滤波效果。然而大快拍势必会造成运算复杂度增高、硬件复杂度增大、通信实时性差等问题。本文针对传统波束形成算法存在的这些问题，提出了基于小快拍低信噪比的稳健波束形成算法，本文主要工作包括：第一，简单介绍了数字波束形成技术的原理，对几种经典的波束形成算法进行仿真，并分析了这些算法在小快拍低信噪比下存在的问题。第二，介绍了李荐教授提出的稳健Capon波束形成算法，并对其推导过程进行了简要的分析，之后说明了该算法本质上是对角加载方法的一种扩展，但是其相应的加载量可以自适应的改变。最后通过对该算法的MATLAB仿真，并与固定加载量的对角加载方法作比较，证明了该算法在小快拍低信噪比下的波束形成效果不好。第三，针对稳健Capon波束形成算法在小快拍低信噪比下性能衰退的情况，本文提出了波束保形与抗干扰相结合的算法，给出了算法的推导过程，并分析了算法的运算复杂度。该算法可以根据少量快拍估计出协方差矩阵，然后通过求解一个最优化方程求得最优权矢量。它不仅能在小快拍低信噪比下提高算法稳健性、降低计算复杂度，而且可避免迭代算法带来的时耗开销，增强实时性。最后对该算法进行了实验仿真，证明了该算法的有效性和稳健性。

关键词：阵列信号处理自适应波束形成稳健性小快拍数波束保形

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基于CEEMDAN的信源数目估计方法

基于CEEMDAN的信源数目估计方法

作者：钟家兴广东工业大学

学位级别：硕士

波达方向(Direction-Of-Arrial,DOA)估计已成为阵列信号处理的研究重点之一,它在雷达探测、通信系统、航空航天、抗干扰等领域有着广泛的应用。在DOA估计中,未知的信源数可能导致经典DOA估计算法出现严重失误。故实现信源数的准确估计... 详细信息

波达方向(Direction-Of-Arrial,DOA)估计已成为阵列信号处理的研究重点之一,它在雷达探测、通信系统、航空航天、抗干扰等领域有着广泛的应用。在DOA估计中,未知的信源数可能导致经典DOA估计算法出现严重失误。故实现信源数的准确估计已成为DOA估计的关键前提。目前许多信源数估计算法都是在采样快拍数较大的情况下实现的,但在实际工程中,采样快拍数通常不都是较大的。这些算法在小快拍下的估计性能大大下降,且通过分析发现,在信源数接近于所用的阵元数时,许多经典算法的性能急剧下降甚至失效。针对小快拍数下EMD过程中出现的模态混叠问题导致分解的IMF分量错误率较高进而严重影响信源数目估计性能的问题,提出一种基于自适应白噪声的完整集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的信源数目估计算法。论文的主要工作内容如下:1、通过查阅大量已有文献,对课题的研究背景和信源数估计的研究现状作了简单的介绍。2、概述了阵列信号的理论基础,包括均匀线阵、均匀圆阵与加性噪声模型,同时介绍了MUSIC算法原理,探讨了信源数估计的关键影响因素。重点介绍了基于信息论的估计算法、基于对角加载的信息论准则法、盖尔圆法等较为经典的信源数估计方法,并利用理论数据对各算法在信噪比、快拍数、阵元数、背景噪声不同的情况下的信源数估计性能进行了对比和分析。3、构建改进型HHT,即:CEEMDAN+HT,通过在EMD过程中引入自适应白噪声来抑制模态混叠问题。首先利用CEEMDAN代替EMD获得一系列IMF分量,再根据基于相关性系数的方法对虚假分量进行剔除,然后利用HT提取瞬时相位的有效特征,最后利用BP神经网络对信源数目进行估计。4、针对小快拍数下EMD过程中出现的模态混叠问题导致分解的IMF分量错误率较高进而严重影响信源数目估计性能的问题,提出了基于CEEMDAN的信源个数估计方法。首先对所提建模方法的整体流程作了详细的介绍,通过对阵列信号做CEEMDAN并取前3阶IMF分量后进行HT变换获得信号的瞬时相位,再对瞬时相位作特征提取获得特征向量,最后将特征向量代入BP神经网络中进行训练,由训练所得的数学模型能够对小快拍数下的信源数目估计进行估计。然后通过对比EMD、EEMD算法来验证CEEMDAN在小快拍数下的优越性,最后利用理论数据和射频消音室数据对本文算法和其他五种算法做仿真实验,验证了所提算法在小快拍数和信源数接近于阵元数尤其是比阵元数少一个的情况下有着很好的估计性能。

关键词：信源数估计 BP神经网络自适应白噪声的完整集成经验模态分解模态混叠小快拍数

低信噪比下基于L型阵列的信源个数和DoA估计

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数字通信 2014年第3期41卷 28-33页

作者：李小兵刘雪峰杨洋景小荣中兴通讯股份有限公司深圳518057 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)或小接收快拍数条件下,经典波达方向(direction of arrival,DoA)估计算法存在估计误差较大的缺点。针对该问题,充分利用L型阵列接收数据的自、互相关信息,给出一种适用于低SNR和小接收快拍数据环境... 详细信息

低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)或小接收快拍数条件下,经典波达方向(direction of arrival,DoA)估计算法存在估计误差较大的缺点。针对该问题,充分利用L型阵列接收数据的自、互相关信息,给出一种适用于低SNR和小接收快拍数据环境的信源个数及DoA估计算法。该算法首先利用接收数据互协方差矩阵所得自相关矩阵的特征值,给出了一种信源个数估计方法;进而提出了一种新的二维DoA估计方法。计算机仿真验证了该算法在低SNR及小接收快拍数情况下的有效性。

关键词：波达方向估计低信噪比小快拍数信源个数

基于Stacking集成学习的信源数估计方法

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信息技术 2022年第1期46卷 26-31页

作者：施添华何小平胡耀敏广东工业大学信息工程学院广州510006

针对小快拍数下的信源数估计,文中提出了一种基于Stacking集成学习的信源数估计模型,该模型整合XGBoost、LightGBM及简单全连接神经网络作为三个并行的初级学习器,并将Logistic Regression模型作为次级学习器,最终得到Stacking集成学习... 详细信息

针对小快拍数下的信源数估计,文中提出了一种基于Stacking集成学习的信源数估计模型,该模型整合XGBoost、LightGBM及简单全连接神经网络作为三个并行的初级学习器,并将Logistic Regression模型作为次级学习器,最终得到Stacking集成学习的信源数估计模型XLN-L-Stacking。实验结果表明,采用这种基于Stacking集成学习的方法来构建的XLN-L-Stacking模型,会明显提高小快拍数条件下的信源数估计精度。相对于单一的XGBoost、LightGBM和简单神经网络模型有较大的提升,并且优于其他方式的集成算法。

关键词：小快拍数信源数估计集成学习 Stacking算法

基于IMF自相关相位矩阵的改进型信源个数估计算法

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电视技术 2019年第10期43卷 1-5,14页

作者：葛生国潘晴田妮莉 Everett X.Wang 广东工业大学信息工程学院

本文提出了一种基于本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)自相关相位矩阵的改进型信源个数估计方法,分别对均匀圆阵(Uniform circular array,UCA)接收的远场窄带信号的各IMF相关相位矩阵做特征分解获得特征值,在此基础上进一步特... 详细信息

本文提出了一种基于本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)自相关相位矩阵的改进型信源个数估计方法,分别对均匀圆阵(Uniform circular array,UCA)接收的远场窄带信号的各IMF相关相位矩阵做特征分解获得特征值,在此基础上进一步特征提取,获得更高维的特征向量,利用BP(back propagation)神经网络训练新的信源个数估计模型。实验表明:本文方法在小快拍数下具有更优秀的信源个数估计性能。

关键词：本征模态函数均匀圆阵信源数估计 BP神经网络小快拍数