基于壓縮感知的混合源定位算法研究.pdf

1、被動(dòng)信源定位是陣列信號(hào)處理的重要研究?jī)?nèi)容之一，傳統(tǒng)的信源定位技術(shù)研究大多基于子空間理論，但子空間類(lèi)算法仍存在一些不可避免的問(wèn)題與缺陷。近年來(lái)隨著壓縮感知理論的提出和發(fā)展，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始注意到其與陣列信號(hào)處理之間的深刻聯(lián)系，壓縮感知理論逐漸在信源定位問(wèn)題中得到應(yīng)用并展示出了相比子空間類(lèi)算法的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，如較好的抗噪聲性能、不依賴(lài)于信源數(shù)先驗(yàn)信息等。
　　在信源定位問(wèn)題的研究中，根據(jù)目標(biāo)位置距離接收陣列的遠(yuǎn)近，信源可區(qū)分為遠(yuǎn)場(chǎng)源和近場(chǎng)源

2、兩種。傳統(tǒng)定位技術(shù)研究主要基于純遠(yuǎn)場(chǎng)或純近場(chǎng)定位模型，但在一些實(shí)際應(yīng)用中，遠(yuǎn)場(chǎng)源和近場(chǎng)源往往同時(shí)存在而形成混合源，而被動(dòng)信源定位在無(wú)法得知兩種信源的個(gè)數(shù)及遠(yuǎn)場(chǎng)源距離所在范圍時(shí)會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)定位算法并不能完全適用于混合源。目前，針對(duì)遠(yuǎn)近場(chǎng)混合源定位算法的研究進(jìn)展相對(duì)緩慢且成果有限，可主要分為兩類(lèi)：基于特征子空間的遠(yuǎn)近場(chǎng)混合源定位算法和基于稀疏重構(gòu)的遠(yuǎn)近場(chǎng)混合源定位算法。
　　本文在現(xiàn)有混合源定位算法仿真對(duì)比分析的基礎(chǔ)上對(duì)其中兩種算法進(jìn)行

3、了改進(jìn)，并進(jìn)一步考慮循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)情況，結(jié)合壓縮感知研究了基于三階循環(huán)矩和稀疏重構(gòu)的混合源定位算法，最后根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目工作，對(duì)基于壓縮感知的DOA估計(jì)工程應(yīng)用進(jìn)行了研究。論文的主要工作可概括為如下幾點(diǎn)：
　　1.針對(duì)基于均勻?qū)ΨQ(chēng)線(xiàn)陣的遠(yuǎn)近場(chǎng)混合源定位模型，分析了其與傳統(tǒng)遠(yuǎn)、近場(chǎng)定位問(wèn)題的區(qū)別與聯(lián)系，并對(duì)目前具有代表性的混合源定位算法進(jìn)行了仿真對(duì)比分析。
　　2.針對(duì)現(xiàn)有基于四階累積量的Two-stage MUSIC定位算法中四階

4、累積量具有較高累積誤差的缺陷進(jìn)行了改進(jìn)，提高了近場(chǎng)源距離參數(shù)估計(jì)性能并降低了算法復(fù)雜度。
　　3.針對(duì)目前基于二階統(tǒng)計(jì)量稀疏重構(gòu)和MUSIC的混合源定位算法中近場(chǎng)源方位角估計(jì)方法僅利用部分有效數(shù)據(jù)而導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)性能較低的缺陷進(jìn)行改進(jìn)，研究了基于協(xié)方差差分和稀疏重構(gòu)的混合源定位算法，提高了近場(chǎng)源參數(shù)估計(jì)性能。
　　4.針對(duì)實(shí)際中常見(jiàn)的循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)情況，研究了基于三階循環(huán)矩和稀疏重構(gòu)的遠(yuǎn)近場(chǎng)混合源定位算法，相比現(xiàn)有的特征子空間算