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宇航学报 2012年第7期33卷 964-970页

作者：王粒宾崔琛电子工程学院信息工程系合肥230037 安徽省电子制约技术重点实验室合肥230037

在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单... 详细信息

在L型阵列下,基于稀疏重构提出一种可实现自动角度配对的二维波达方向估计方法。首先,根据两均匀线阵接收数据的互相关矩阵构建二维稀疏线性模型;然后,通过数学变换将该二维模型转换为联合稀疏重构模型之内,通过联合稀疏重构算法分别单独获得信源方位角和俯仰角的粗略估计,并将此信息融入二维稀疏线性模型,大大减少了模型中原子个数,达到降低计算复杂度的目的;其次,从理论上分析了新方法可分辨的信源个数和计算复杂度;最后,通过一系列计算机仿真将新方法与其它子空间类二维波达方位估计方法进行比较,表明了新方法在估计精度上的优越性。

关键词：二维波达方向估计 L型阵联合稀疏重构估计精度

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非圆信号的贝叶斯稀疏重构阵列测向方法

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航空学报 2014年第3期35卷 821-827页

作者：刘章孟周一宇吴海斌电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室河南洛阳471003 国防科学技术大学电子科学与工程学院湖南长沙410073 总参四部驻桂林地区军代室广西桂林541001

对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比(SNR)、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习(SBL)技术以解决非圆信号的波达方向(DOA)估计问题,在结合信号非圆... 详细信息

对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比(SNR)、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习(SBL)技术以解决非圆信号的波达方向(DOA)估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。

关键词：阵列处理波达方向估计非圆信号贝叶斯稀疏学习联合稀疏重构相干信号

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基于压缩感知理论的窄带信号DOA估计算法研究

基于压缩感知理论的窄带信号DOA估计算法研究

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作者：权爱娟吉林大学

学位级别：硕士

阵列信号波达方向（Direction ofArrival，DOA）估计是阵列信号处理领域中主要研究内容之一，广泛应用于军事及民用领域。基于压缩感知理论的稀疏重构算法的阵列信号DOA估计具有高分辨率的特点，而且其特殊的重构方式使其具有天然解相... 详细信息

阵列信号波达方向（Direction ofArrival，DOA）估计是阵列信号处理领域中主要研究内容之一，广泛应用于军事及民用领域。基于压缩感知理论的稀疏重构算法的阵列信号DOA估计具有高分辨率的特点，而且其特殊的重构方式使其具有天然解相干的能力。针对窄带信号DOA估计问题，本文应用压缩感知理论展开相关研究。文中不仅给出压缩感知理论及阵列信号DOA估计的基础理论和研究现状，而且从理论上证明了基于压缩感知理论的阵列信号DOA估计可行性。本文从空间网格稀疏划分方式、稀疏重构算法的DOA估计的性能以及基于子空间理论的联合稀疏重构算法的DOA估计三个方面进行了研究。首先，在稀疏框架下把阵列流型矩阵充当压缩感知模型中的测量矩阵，基于MIP准则分析不同空间稀疏划分方式所建立阵列流型矩阵的性质，随后将三种稀疏重构算法应用于DOA估计。然后，分析多快拍模型下基于SOMP算法的DOA估计，并给出一种将高阶累积量与SOMP算法相结合的DOA估计新方法。通过仿真验证，在多快拍条件下，利用联合稀疏估计可以大大提高DOA估计准确度，且基于高阶累积量的SOMP算法具有很好的抑制高斯色噪声的能力。最后，针对多快拍条件下，计算量较大的问题，给出了SSOMP（SVD-SOMP）DOA估计算法。该算法基于阵列信号处理中常用的子空间思想，对接收的信号进行SVD分解处理，提取出信号子空间进而进行DOA估计。实验仿真显示该方法能够在减少计算量的同时提高对噪声的抑制能力。由于稀疏重构算法对信源是否相干并不敏感，MUSIC算法在获得完整的子空间信息时能够获得非常高的估计精度，因此本文将SA-MUSIC算法扩展应用到阵列信号DOA估计中，SA-MUSIC算法是两类算法之间的桥梁。仿真验证了该算法在信源相干的条件下仍然能够准确地估计出信源的入射角度，同时又提升了SOMP算法在低信噪比区域的估计稳定性。

关键词：波达方向压缩感知稀疏划分 SOMP算法联合稀疏重构

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无线通信的频谱压缩感知与共享传输技术研究

无线通信的频谱压缩感知与共享传输技术研究

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作者：金杉电子科技大学

学位级别：硕士

现代社会，无线通信技术的飞速发展使得频谱资源越发的紧张，但现有的频谱划分手段难以应对这样的局面。认知无线电作为一种智能的频谱共享系统，使得频谱资源的再利用成为可能。频谱感知技术是认知无线电得以实现的重要前提，但是受限... 详细信息

现代社会，无线通信技术的飞速发展使得频谱资源越发的紧张，但现有的频谱划分手段难以应对这样的局面。认知无线电作为一种智能的频谱共享系统，使得频谱资源的再利用成为可能。频谱感知技术是认知无线电得以实现的重要前提，但是受限于奈奎斯特采样定理，当前的感知技术较难进行宽带频谱感知。而压缩感知技术作为当前一种热门的信息处理技术，具有能够低于奈奎斯特采样率进行信号采集的优势，一经提出就引起研究人员的极大关注，除对其理论进行深入的研究之外，该技术也被应用到诸如频谱感知等领域之中。认知无线电技术中的另一个热点问题是关于频谱共享模式的研究，通过设计相应的频谱共享传输策略，能够极大地提升频谱利用率。本文第一章首先阐述了本文研究的背景与意义，对压缩感知与频谱共享传输的基本理论和研究现状进行了概述，对本文的研究内容也进行了简要说明。第二章首先对基于Homotopy的l1范数最小化问题进行了研究，介绍了两种Homotopy算法并对其性能进行了分析和仿真验证。其次，研究了基于LASSOHomotopy的动态更新算法与重加权Homotopy算法，在此基础上，针对两种动态变化模型，本文相应地提出了两种改进的动态更新算法，并进行了仿真和性能分析。第三章主要研究了协作式压缩频谱感知的重构算法。协作式感知通常分为集中式与非集中式两种。针对集中式感知方式，本文提出了一种Joint-SAMP算法，它利用发射源信号联合稀疏的特性，采用并行运算的方式进行重构。针对观察矩阵部分接收的情况，本文提出了一种基于部分观察矩阵的重构算法，该算法直接在融合中心接收的残缺矩阵上进行重构运算，无需进行矩阵填充。针对非集中式感知方式，本文在研究了D-LASSO算法的基础上，设计出一种新的分布式稀疏重构算法，相比D-LASSO，此方法具有重构不同目标稀疏向量的特性;相比DRL2算法，该算法重构精度更高。第四章研究了频谱共享模式下的无线传输性能。本章首先研究了基于干扰对齐技术的频谱共享方法，讨论了次级用户最优化功率分配的策略并进行了算法仿真与性能分析。接下来，本文研究了基于扩频的频谱共享模式，在引入QoS作为约束指标条件的基础上，对该模式的性能进行了分析，讨论了约束条件对其性能的影响。最后一章对全文内容进行总结，对当前研究中的瓶颈问题进行介绍，并对下一步工作的开展，提出了一些设想。

关键词：压缩感知动态更新协作感知联合稀疏重构认知无线电频谱共享

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