检索结果-南通市图书馆

作者：黄逸潇电子科技大学

学位级别：硕士

信号的波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计是阵列信号处理领域的一个重要研究内容。它的主要原理是可以根据观测信号和对应天线阵列的阵列流形估计出感兴趣信源的来波方向。一般来说,无噪声观测信号的协方差矩阵是一个满足低秩... 详细信息

信号的波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计是阵列信号处理领域的一个重要研究内容。它的主要原理是可以根据观测信号和对应天线阵列的阵列流形估计出感兴趣信源的来波方向。一般来说,无噪声观测信号的协方差矩阵是一个满足低秩特性的矩阵,即协方差矩阵的秩等于信源数。但在一些实际的场景中,不同的信号模型、噪声模型及阵列模型等因素将导致信号的协方差矩阵不再具有低秩特性,这会导致协方差矩阵的噪声子空间和信号子空间无法准确分辨开来,从而使得传统的基于子空间的DOA估计方法的性能显著下降。针对以上问题,本文提出了几种利用低秩矩阵重构理论来恢复协方差矩阵低秩特性的方法,从而提高了不同场景下的DOA估计性能。本文的主要工作内容及创新如下:（1）提出了一种利用低秩矩阵重构理论实现相干信号下互质阵列DOA估计的算法。针对传统的互质阵测向方法无法在相干信号下进行有效的方位估计的问题,通过阵列插值的方法构造出增广协方差矩阵,并利用该矩阵的相关信息构造出对应的托普利兹（Toeplitz）矩阵,再使用低秩矩阵重构的方法对构造的Toeplitz矩阵进行恢复,重构后的矩阵具有解相干的特性,从而可以实现相干信号下的互质阵DOA估计。（2）提出了两种基于低秩矩阵重构的提高差分虚拟阵列在高信噪比时DOA估计性能的算法。针对以往的差分虚拟阵列DOA估计算法在高信噪比时性能估计曲线趋于平缓的问题,通过推导出差分虚拟阵列的增广协方差矩阵估计误差所满足的分布,可以得到该分布的二阶统计量所满足的表达式。一方面结合增广协方差矩阵和插值增广协方差矩阵之间的对应关系,可以构建出相应的低秩矩阵重构问题;另一方面利用协方差匹配的目标函数构建最优化问题。重构后的矩阵在高信噪比时的估计性能相较于之前的方法有显著的提升。（3）提出了一种利用低秩矩阵重构理论实现非均匀噪声下互质阵列DOA估计的算法。针对过去的互质阵DOA估计在非均匀噪声下估计性能不佳的问题,通过将线性预测方法和低秩矩阵重构方法结合,利用低秩矩阵重构的方法对线性预测模型得到的矩阵进行重构,恢复出增广协方差矩阵对角线元素上的值以及由于阵列插值而产生的零值,进而得到一个重构的低秩矩阵。最终提高了在非均匀噪声下互质阵DOA估计的性能。

关键词：波达方向估计低秩矩阵重构相干信号协方差匹配非均匀噪声

双层优化学习TV-L1去噪模型-依赖于空间的参数

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双层优化学习TV-L1去噪模型-依赖于空间的参数

作者：李耿山东大学

学位级别：硕士

本文主要研究TV-L1图像去噪模型中依赖于空间的参数的选取.我们主要通过双层优化方法来学习该权重函数,以便建立解决图像非均匀噪声问题的模型.本文在导论部分介绍了变分模型在处理图像去噪问题中的意义以及如何使用双层优化方法学习权... 详细信息

本文主要研究TV-L1图像去噪模型中依赖于空间的参数的选取.我们主要通过双层优化方法来学习该权重函数,以便建立解决图像非均匀噪声问题的模型.本文在导论部分介绍了变分模型在处理图像去噪问题中的意义以及如何使用双层优化方法学习权重函数,随后介绍了近年来各方人士在该方面的研究进展.第二章我们给出了泛函空间上的TV-L1去噪模型以及其双层优化问题,在证明了最优解的存在性之后,给出了双层问题的正则化问题并证明了该解算子的一阶二阶可导性.随后,依据该可导性推导出了双层问题最优解的一阶优化条件和二阶必要条件,且将一阶优化条件补充为方程组形式.在第三章中我们给出双层优化问题的离散格式,并将最优条件离散化,由于该方程组为半光滑函数,我们采用半光滑牛顿法来求离散形式下的最优解,并证明了算法的局部超线性收敛性.当然,为展现算法的优良性,我们在第四章进行了数值模拟,对算法进行了实现,观察到其去噪效果良好,特别是针对非均匀噪声,效果显著.

关键词：双层优化问题 TV-L1 非均匀噪声半光滑牛顿法

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阵列测向中的信源数估计算法研究

阵列测向中的信源数估计算法研究

作者：程晨哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

信源数估计方法作为一种信号处理技术在近几十年不断发展,已经成为信号处理领域中的一个重要的分支,在雷达、通信、医学等领域拥有着大量的应用。在信号处理中的各种超分辨谱估计算法应用的前提条件是信源数精确已知,若信号源数目未知... 详细信息

信源数估计方法作为一种信号处理技术在近几十年不断发展,已经成为信号处理领域中的一个重要的分支,在雷达、通信、医学等领域拥有着大量的应用。在信号处理中的各种超分辨谱估计算法应用的前提条件是信源数精确已知,若信号源数目未知或获得的信号源数目信息与真实数目不符时,这些超分辨算法的性能将会受到严重影响甚至无法正常的完成波达方向估计。本文主要对色噪声中的非均匀噪声背景下的信源数估计问题进行研究,主要工作如下:1)首先在白噪声背景下介绍了信息论准则,然后在色噪声背景下介绍了盖氏圆准则和基于特征子空间投影的信源数估计方法。分析了这些信源数估计方法的性能和不足。2)基于色噪声中常见的一种非均匀噪声形式,本文先介绍了一种基于变换矩阵的非均匀噪声抑制方法。由于这种方法严重降低了阵列的利用率,本文提出了一种利用接收数据延时信息抑制非均匀噪声的新方法,对接收数据进行延时处理,有效的抑制了非均匀噪声的影响,并且没有降低阵列的利用率。利用经过延时信息处理后的协方差矩阵得到的特征值,介绍了基于对角加载处理技术的信源数估计方法,并针对这种方法引入噪声,降低信噪比的缺点,本文又提出一种利用非线性映射进行信源数估计的新方法,通过一种非线性映射函数,将原协方差矩阵特征分解得到的特征值通过映射函数映射到新的空间,使信号特征值与噪声特征值有更好的可分离性,最终实现对信源数的估计。新方法的优点在于:在低信噪比下的性能稳定,且其性能不受信号源数目变化的影响。3)通过计算机仿真实验和实测数据分析,验证了文中描述的几种信源数估计方法的性能,计算机仿真实验和实测数据都表明,在快拍数满足一定的条件时,本文所提出的基于延时信息非线性映射的信源数估计方法可以有效的完成信源数估计问题,性能优异。

关键词：信源数估计非均匀噪声非线性映射延时处理

基于修正后矩阵分解的最优协方差宽带DOA估计研究

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基于修正后矩阵分解的最优协方差宽带DOA估计研究

作者：马黎文兰州交通大学

学位级别：硕士

目前在国际通信系统技术的要求中,除了要实现大容量、高速率以外,如何提高信号带宽及频谱利用率也是难题之一。宽带信号相较于窄带信号,其所携带的信息更多,分辨力与抗干扰能力也比窄带信号要强,而宽带信号的延时扩展以及多径衰减问题... 详细信息

目前在国际通信系统技术的要求中,除了要实现大容量、高速率以外,如何提高信号带宽及频谱利用率也是难题之一。宽带信号相较于窄带信号,其所携带的信息更多,分辨力与抗干扰能力也比窄带信号要强,而宽带信号的延时扩展以及多径衰减问题也可以通过阵列技术的使用来有效克服。因此宽带信号相较于窄带信号所具有的种种优点使得对于宽带信号的研究极具价值。为此,本文对宽带阵列信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA)的子空间类算法进行了研究,并针对信噪比、快拍数以及非均匀噪声的影响,对算法进行了改进。论文主要研究改进的是子空间类算法,主要工作如下:首先,本文对阵列信号进行了建模以及参数分析。研究了窄带信号DOA估计中的多重分类算法。对MUSIC算法以及能够实现相干信号解相干的空间平滑算法的原理与存在问题进行了研究与分析。研究了宽带阵列信号的子空间类算法,宽带信号子空间类DOA算法分为了非相干信号子空间(Incoherent Signal Subspace Method,ISM)类算法和相干信号子空间(Coherent Signal Subspace Method,CSM)类算法。本文介绍了ISM算法的原理及其存在问题,而对于CSM类算法的研究,主要放在了如何构造聚焦矩阵上,本文介绍了三种常用的聚焦矩阵的构造方法并对这三种方法进行仿真对比。然后针对传统DOA估计在信号相干、低信噪比与噪声非均匀环境下性能差的问题,本文基于修正后的矩阵分解,提出一种利用凸优化的协方差矩阵最优DOA估计方法。修正后的矩阵分解方法,解相干的同时克服了孔径损失,利用凸优化原理重构出无噪声的协方差矩阵,利用最小化搜索计算出DOA。仿真结果表明,所提算法与矩阵分解(matrix decomposition,MD)算法、l-SVD算法以及基于空间平滑的协方差秩最小化估计(spatial smoothing based covariance rank minimization,SS-CRM)算法比较,能更地抑制非均匀噪声,且在低信噪比条件下,依然性能良好。最后,针对CSM算法虽然能够实现解相干但是对于入射角预估计过于依赖、在非均匀噪声下性能恶化的问题,TOPS算法能够克服算法对角度预估计准确性的依赖,但是算法依旧存在伪峰过多、无法解决非均匀噪声对DOA估计性能的干扰等问题。基于TOPS算法进行进一步的改进,提出了基于OC-SMD算法的改进TOPS算法。首先针对TOPS算法伪峰过多的问题,对该算法的构造矩阵进行了修正,接着基于凸优化原理,利用协方差最优的约束要求,对阵列输出数据矩阵中的噪声部分进行处理。该算法克服了TOPS算法频谱有过多伪峰的问题,并且能够克服低信噪比、低快拍数以及非均匀噪声对于算法性能的影响。

关键词：宽带信号 DOA估计凸优化非均匀噪声矩阵分解

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宽带阵列信号DOA估计高分辨算法研究

宽带阵列信号DOA估计高分辨算法研究

作者：蔡进国防科技大学

学位级别：硕士

波达方向估计(Direction of arrive,DOA)是阵列信号处理的关键研究内容,在军事和国民经济领域有着广泛的应用。然而,随着现在的信号环境日趋复杂,对于宽带信号的使用也愈加普遍。因此,研究宽带信号的高分辨DOA估计算法是一个非常重要并... 详细信息

波达方向估计(Direction of arrive,DOA)是阵列信号处理的关键研究内容,在军事和国民经济领域有着广泛的应用。然而,随着现在的信号环境日趋复杂,对于宽带信号的使用也愈加普遍。因此,研究宽带信号的高分辨DOA估计算法是一个非常重要并且有意义的课题。本文主要针对目前宽带信号DOA估计算法存在的几个问题进行研究,主要工作和创新点包括以下几个方面:一、针对调整因子设置不当造成在信源数估计时盖氏圆盘法(Gerschgorin Disks Estimation,GDE)性能下降的问题,提出一种基于总体最小二乘拟合的盖氏圆盘法(Total Least SquaresGerschgorin Disks Estimation,TLS-GDE)。该方法以圆盘半径作为拟合点进行直线拟合,若拟合点含信号圆盘半径,则拟合偏差较大,利用这一特性制定了比值阶跃准则,进行信源数判决,解决了盖氏圆盘法对调整因子依赖的问题。仿真结果表明,该方法鲁棒性较好,在低信噪比下性能要优于GDE算法。二、针对非均匀噪声条件下非相干信号子空间类算法性能下降的问题,提出了衰减协方差矩阵(Reduced Covariance Matrix,RCM)与秩和迹最小化方法(Rank and Trace Minimization,RTM)两种去噪方法。RCM算法通过定义一个衰减协方差矩阵,将噪声分量消去,从而到达去噪的效果;RTM算法通过约束矩阵秩最小化的方法,并采用核范数最小来近似后,通过凸优化工具箱求解。仿真验证了这两种算法能够有效地抑制非均匀噪声。三、投影子空间正交性测试法(Test of Orthogonality of Projected Subspaces,TOPS)是利用宽带信号多个频点的子空间的正交性完成波达方向估计。该方法依赖参考频率点的选择,易产生伪峰,且在低信噪比时性能差。针对该问题,提出一种聚焦的FTOPS算法。该方法将各个频点的Signal Space聚焦到任意参考频点的Signal Space,利用该参考频点的Signal Space与阵列方向矢量的正交投影矩阵之间的正交性完成DOA估计。仿真结果表明,该方法不依赖于参考频点的选择,能有效消除伪峰,在低信噪比条件下性能优于传统TOPS算法。四、在信号波达方向估计中,最大似然法(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是非线性优化问题,存在计算量大,容易陷入局部最优解等问题。针对该问题,本文提出一种改进的算法。该方法首先对空域进行离散化,在稀疏采样条件下得到稀疏模型,经过凸松弛后利用凸启发式算法得到方向参数稀疏解;然后以该稀疏解作为初始点,在该点对阵列流形矩阵做一阶泰勒展开,将原非线性优化问题转化为序列二次规划问题,最后利用梯度下降法交替优化方向参数矢量与信号参数矢量得到全局最优解。仿真结果表明,本文算法能快速收敛到全局最优解,具有很高的估计精度。

关键词：波达方向估计宽带信号信源数目估计非均匀噪声投影子空间正交性测试聚焦稀疏表示序列二次规划梯度下降凸优化

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阵列式超声波精准探测技术研究

阵列式超声波精准探测技术研究

作者：邢健文哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

采用阵列式超声波是测量动态液位的有效方法,但是在狭小的空间中,对动态液面测量的精度较低。针对发射-接收阵列互耦、非均匀噪声的情况,研究MIMO阵列系统高效稳定的波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法,并以此开展阵列式超声... 详细信息

采用阵列式超声波是测量动态液位的有效方法,但是在狭小的空间中,对动态液面测量的精度较低。针对发射-接收阵列互耦、非均匀噪声的情况,研究MIMO阵列系统高效稳定的波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法,并以此开展阵列式超声波精准探测技术的研究。本文首先从基础理论方面研究了MIMO均匀线性超声波阵列结构的信号模型,以此为基础,研究了超声波阵列互耦误差产生的机理。然后研究发射-接收阵列互耦条件下,在MIMO阵列中实现对波达方向的高精度估计。针对现存互耦校正算法在未知互耦条件下的局限性,采用一种L范数优化约束模型的块稀疏加权算法,同时,采用矢量奇异值方法,实现对相干信号的解相干,得到未知互耦条件下的相干信号的MIMO超声波阵列的波达方向的估计,并通过仿真对算法的性能进行分析和验证。其次针对现场噪声带来的问题,比如测向谱峰存在多个谱峰和谱峰能量不集中等等问题,采用一种基于盲源分离理论的联合近似对角化算法,并基于此算法对均匀线性MIMO阵列在非均匀噪声下的去噪仿真研究。最后,对上述算法开展了阵列式超声波铅酸蓄电池内部电解质动态液位测量实验验证。通过结果可知,经过互耦误差自校正算法与联合近似对角化算法处理过后的超声波阵列信号,可以有效的估计出准确的回波方向。最后通过液位扫描法对目标实现定位,通过仿真模拟估计出动态液位的波形,从而得到动态液面的液位信息,满足实际工程需要。本文采用的测量方法还可应用于雨雪天气液位的实时检测,具有良好的实际意义。

关键词：超声波阵列互耦效应非均匀噪声 DOA估计动态液位测量

复杂场景下基于矩阵补全的DOA估计方法研究

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复杂场景下基于矩阵补全的DOA估计方法研究

作者：房云飞大连大学

学位级别：硕士

信号DOA估计是阵列信号处理研究的关键问题之一,在雷达、无线通信、无线传感器网络和射电天文学等领域有着广泛应用。高斯白噪声假设背景下的传统DOA估计算法显著提高了DOA估计精度和分辨力,但由于受制于阵列物理孔径的大小,从而限制了... 详细信息

信号DOA估计是阵列信号处理研究的关键问题之一,在雷达、无线通信、无线传感器网络和射电天文学等领域有着广泛应用。高斯白噪声假设背景下的传统DOA估计算法显著提高了DOA估计精度和分辨力,但由于受制于阵列物理孔径的大小,从而限制了此类算法的广泛应用。此外,实际应用中,由于接收机差异及外界影响,各传感器中的噪声通常为不相关的非均匀高斯白噪声,且阵元间相互作用也可能会导致互耦效应存在。再者,由于多径效应等因素,往往会出现相干源。此场景下,传统DOA估计算法性能将严重恶化。因此,高分辨率、高精度及低复杂度的DOA估计算法亦会是阵列信号处理的一个研究热点。本文就复杂场景下基于矩阵补全的DOA估计方法展开了讨论,具体内容如下:(1)针对传统DOA估计方法需要大量采样数据从而导致较高计算复杂度的问题,基于压缩感知理论,利用目标信号空域稀疏性,本文提出了一种基于波束域的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解DOA估计方法。该方法将压缩信号从阵元域映射至波束域,一定程度上克服了稀疏重构算法无法用于低信噪比情况下的缺陷。数值仿真表明,与传统的Capon、MUSIC和L1-SVD方法相比,该方法可对相干信号进行有效DOA估计,具有较高角度分辨力和估计精度;与RMFOCUSS和L1-SVD方法相比,该方法具有较低计算复杂度。(2)针对传统DOA估计方法在非均匀噪声下角度估计精度差及分辨率低的问题,基于矩阵补全理论,本文提出了一种二阶统计量域下的加权L1(MC-WLOSRSS)稀疏重构DOA估计方法。首先,该方法基于矩阵补全理论,并引入弹性正则化因子将接收信号协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵;而后在二阶统计量域下通过矩阵求和平均将无噪声协方差矩阵多矢量问题转化为单矢量问题;最后利用稀疏重构加权L1范数实现DOA参数估计。数值仿真表明,与传统MUSIC、IL1-SRACV、L1-SVD子空间类方法及稀疏重构加权L1方法相比,该方法能显著抑制非均匀噪声影响,具有较好的DOA估计性能,且低信噪比条件下,该方法亦具有较高的角度估计精度和分辨力。(3)针对传统DOA估计方法在相干信号及非均匀噪声下角度估计精度差、分辨率低的问题,基于空间平滑方法,本文提出了一种接收信号协方差矩阵秩最小化DOA估计方法。在传统空间平滑方法的基础上,该方法将接收信号协方差矩阵分别左右乘交换矩阵以得到空间后向平滑协方差矩阵;而后基于平滑矩阵的低秩性,将协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵;最后利用传统MUSIC算法实现DOA估计。仿真结果表明,与传统MUSIC、基于矩阵补全理论的MUSIC和秩迹最小化算法相比,该方法能较好抑制非均匀噪声影响,且相干条件下具有较好的DOA估计性能。(4)针对非均匀噪声场景下考虑互耦的阵列对相干信源角度估计精度差及分辨率低的问题,本文提出了一种联合优化非均匀噪声协方差矩阵及互耦系数的DOA估计方法。首先,基于最小二乘理论,该方法通过交替迭代方法获得互耦条件下无噪声信号协方差矩阵;而后利用信号子空间原理重构互耦系数矩阵以求解互耦补偿后无噪声信号协方差矩阵;最后基于空间平滑方法实现相干信源解相干,并利用传统MUSIC算法实现DOA参数估计。数值仿真表明,与传统MUSIC、非均匀噪声及互耦条件下的DOA估计算法相比,该方法能较好抑制非均匀噪声,明显舒缓互耦效应对空间平滑算法影响,并可显著改善相干信源条件下的DOA估计性能。

关键词： DOA 压缩感知矩阵补全互耦相干信号非均匀噪声

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OFDM信号空间测向技术研究

OFDM信号空间测向技术研究

作者：王琼电子科技大学

学位级别：硕士

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是一种效率很高的多载波调制技术。因其具有抗频率选择性衰落、频谱利用率高等特点,所以备受阵列信号处理方向的研究人员关注。如何有效地估计OFDM信号的来波方向,已成... 详细信息

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是一种效率很高的多载波调制技术。因其具有抗频率选择性衰落、频谱利用率高等特点,所以备受阵列信号处理方向的研究人员关注。如何有效地估计OFDM信号的来波方向,已成为阵列信号处理中一个新的研究方向。本文考虑实际工程应用的需求,主要围绕非均匀噪声情况下和欠定情况下的OFDM信号波达方向估计问题展开研究,具体研究内容如下:1、研究了现有的一些宽带信号空间测向算法。如ISM算法、修正的ISM算法以及CSM算法。通过对这些算法进行推导和仿真分析,可知这些算法只适用于信源数小于阵元数情况下的空间测向。且当天线阵元噪声为非均匀噪声时,这些算法都会产生性能恶化。这为后续研究OFDM信号波达方向估计算法提供了理论基础和参考依据。2、针对非均匀噪声背景下,一些经典的测向算法可能会产生估计偏差增大、角度分辨率下降以及出现伪峰等问题,提出了基于MUSIC-Like算法的OFDM信号空间测向算法。该算法先利用虚拟阵列平移方法进行解相关处理,再通过波束形成技术以及拉格朗日乘子法技术,求出每个子窄带的最优空域滤波器的权向量,最后利用加权求平均运算得到测向的空间谱。仿真结果表明,该算法不仅在非均匀噪声背景有较好的估计精度,而且能估计出相干信号。此外,该算法实现了信源未知条件下的空间测向,且不依赖于子空间分解。这就避免了因错误估计信源数而对OFDM信号波达方向估计性能产生的影响,提高了信号波达方向估计的分辨率。3、针对欠定情况下,即信源数大于阵元数,大多数现有的算法(如ISM算法等)不能估计出目标的波达方向的问题,提出了基于稀疏重构的Khatri-Rao子空间OFDM信号空间测向算法。该算法首先针对二阶嵌套阵列提出了一种改进的嵌套阵列用于提高阵列的自由度;然后结合Khatri-Rao积构造一个新的虚拟阵列流形矩阵;最后利用稀疏重构算法进行空间测向。仿真结果表明,基于稀疏重构的KR子空间OFDM信号空间测向算法可以在欠定和非均匀噪声背景下较好地估计出信号的波达方向,并且其估计精度较现有算法有较大提高。

关键词：非均匀噪声 Khatri-Rao子空间空间测向 OFDM 嵌套阵列

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非理想环境下MIMO雷达角度估计算法研究

非理想环境下MIMO雷达角度估计算法研究

作者：龚琳舒哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达是结合了无线通信系统中多输入多输出技术的一种新体制雷达,具有低截获率、多自由度和高测角精度等优势。在MIMO雷达中,空间信号到达方向估计(Direction-of-Arrival,DOA)是雷达... 详细信息

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达是结合了无线通信系统中多输入多输出技术的一种新体制雷达,具有低截获率、多自由度和高测角精度等优势。在MIMO雷达中,空间信号到达方向估计(Direction-of-Arrival,DOA)是雷达信号处理的重要内容。由于实际复杂工作环境中噪声统计特性未知,同时装配工艺和元件老化等因素会带来阵列校准误差,所以基于理想环境的传统DOA算法往往无法准确估计目标角度甚至估计失败,影响MIMO雷达探测能力。因此,研究非理想环境下的MIMO雷达角度估计算法具有重要的理论意义和工程价值。本文针对非理想环境下的MIMO雷达角度估计问题,从非均匀噪声环境和存在阵列校准误差两个方面展开,分析以上两种因素对传统角度估计算法的影响并给出相应的解决方法,具体包括以下内容:首先,总结了国内外非均匀噪声和阵列校准误差条件下的DOA算法研究现状,介绍了阵列天线模型与基本假设,建立了理想环境下MIMO雷达信号模型,分析了雷达接收信号的统计特性。在此基础上,分别分析了基于空间谱搜索和基于旋转不变子空间的传统角度估计算法,并进行了仿真实验。然后,研究了非均匀噪声环境下的MIMO雷达角度估计算法。建立了该环境下MIMO雷达阵列信号模型,分别给出了简化协方差矩阵算法和迭代最小二乘算法。为满足对目标高精度探测的需求,以提高目标角度估计精度为目标,提出一种基于矩阵补全的酉求根MUSIC算法,有效改善了非均匀噪声环境下的角度估计性能,理论分析和仿真结果验证了所提方法的有效性。最后,研究了存在阵列校准误差条件下的MIMO雷达角度估计算法。建立了该环境下的MIMO雷达阵列信号模型,利用接收信号的多维特性,结合张量的结构信息,研究了基于张量子空间部分校准阵列的单基地MIMO雷达角度估计算法,去除了冗余虚拟阵元的同时有效提高了角度估计性能,并给出了仿真验证;进一步的,针对同时存在非均匀噪声和阵列校准误差的问题,给出了基于迭代最大似然估计的类ESPRIT算法,实现了上述两种非理想环境同时存在情况下的目标角度估计,显著提高了低信噪比条件下的角度估计精度,并进行了仿真分析。

关键词： MIMO雷达角度估计非均匀噪声阵列校准误差

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多天线鲁棒频谱感知方法研究

多天线鲁棒频谱感知方法研究

作者：肖宇航哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

认知无线电技术是解决现存频谱危机的几个主要备选方案之一，而频谱感知技术作为确保认知无线电网络正常运行的关键技术，近年来受到了广泛关注。传统的非盲频谱感知方法受限于主用户先验信息的获取，而盲频谱感知方法大多存在鲁棒性不... 详细信息

认知无线电技术是解决现存频谱危机的几个主要备选方案之一，而频谱感知技术作为确保认知无线电网络正常运行的关键技术，近年来受到了广泛关注。传统的非盲频谱感知方法受限于主用户先验信息的获取，而盲频谱感知方法大多存在鲁棒性不足的问题，难以满足认知无线电的实际应用的要求。本文旨在提高认知无线电网络中频谱感知方法的可靠性和有效性，因而具有重要的理论价值和实际意义。本文从认知无线电网络的通信环境出发，改良现有频谱感知方法的检测模型，使之更贴近于实际情形。再通过所得模型推导出新的检测器，从而在检测性能和鲁棒性方面得到显著的提升。另外，我们对所提出的方法的检测性能进行了理论分析。本文针对频谱感知的一些特定场景给出了不同的解决方案。针对多用户协作感知应用，本文首先阐述该应用中非均匀背景噪声产生的原因，同时针对这一类型的噪声建立新的检测模型。然后，根据广义似然比检验准则推导出一种新的检测器，即Hadamard比检测算法。随后，对该检测器进行性能分析。具体来讲，运用矩量法推导出该检测器Beta分布形式的近似虚警概率和检测概率。最后，通过仿真实验来验证所得结论：首先通过蒙特-卡洛实验验证了所得近似分布的精度，然后采用接收机工作特性作为评价准则，将本章所得检测器与现有检测器进行比较。结果表明，该检测器较现有方法具有更好的鲁棒性和更高的检测精度。当参与协作的次用户配置了多天线时，该次用户各天线对应信道之间的相关性会显著增强。为了充分利用这一信号相关特性，本文提出了一种基于数据协方差矩阵体积的频谱感知方法。在性能分析中，首先采用Delta方法计算检测器近似的一阶和二阶矩，然后通过矩量法获得了其Gamma分布形式的虚警概率和检测概率。最后采用数值仿真验证理论虚警概率和检测概率的精度。结果表明，Hadamard比算法与基于体积的算法的检测性能各有优劣，实际应用中可根据次用户类型来选取合适的检测器。若主用户信号具有非圆特性，那么次用户感知该段频谱时，主用户信号的非圆特性往往是可以预先获知的。因此，这一信息应当作为一种先验知识考虑在检测模型中。然而，虽然非圆信号在通信系统中十分常见，现有的频谱感知方法却几乎全部将主用户信号默认为圆信号。当主用户信号为非圆时，协方差矩阵不能够完全刻画信号的统计特性，忽视信号的非圆特性将导致伪协方差矩阵所包含的信息被丢失，因此不是最优的检测方法。本文针对非圆主用户信号，根据广义似然比检验准则提出了一种基于广义线性变换的频谱感知方法。此外，本文采用渐近展开式的方法得到了检测器卡方分布形式的近似虚警概率。仿真结果显示，当主用户信号非圆特性明显时，所提出的检测算法优于现有方法。在实际应用中，我们可以根据被检测频段主用户信号的非圆率的大小来决定是否选用该检测器。

关键词：认知无线电频谱感知广义似然比检验非均匀噪声非圆信号