基于稀疏重构的信源定位算法研究

基于稀疏重构的信源定位算法研究

作者:师大云端图书馆 时间:2019-08-01 分类:参考文献 喜欢:3508
师大云端图书馆

【摘要】信源定位技术在雷达、声纳、无线通信等领域有着广泛的应用,其核心是目标信源的俯仰角、方位角、距离等定位参量的估计算法,一直是阵列信号处理领域研究的重要内容之一。经典的多定位参量估计算法往往基于观测数据的特征子空间特性,通过将MUSIC、ESPRIT算法等由线阵扩展至平面阵实现二维到达角、距离等参量的估计,存在分辨率低、低信噪比下精度不高等不足。将稀疏重构的思想引入到信源定位问题中,相对于经典方法在分辨率、对噪声的鲁棒性和处理相干信号等方面具有潜在优势,为信源定位问题研究提供了新的解决途径。目前的稀疏重构类信源定位算法主要适用于一维DOA估计,难以直接扩展到二维DOA和距离等的多参量估计。为此本文在分析典型稀疏重构类一维DOA估计算法基础上,研究探索应用稀疏重构解决二维DOA估计、二维DOA和距离估计的有效方法,主要工作及创新性如下:(1)二维DOA估计是对远场源的仰角和方位角进行估计,空域稀疏表示是研究稀疏重构类二维DOA估计算法的基础。稀疏表示建模时,若同时对仰角和方位角过采样,直接构造二维冗余字典的长度较大,将显著增加凸优化算法的计算复杂度。若利用空间角的稀疏性建模可减少冗余字典的长度,但需要利用信号的幅度信息进行配对,当信号幅度值相近时容易产生配对错误。本文利用L型阵列的特殊结构,提出了分离仰角参数的冗余字典构造方法,大幅减轻了重构算法计算量,同时能够实现二维角度的自动配对;在此基础上,利用l1范数代替l0范数表征稀疏性,将基于奇异值分解的一维DOA估计算法拓展到二维DOA估计,仿真实验表明:该算法与2D-MUSIC相比,在处理相干信号、对噪声的鲁棒性等方面具有一定的优势。(2)运用凸优化类算法进行DOA估计时,正则化参数的选择对估计性能具有重要影响。目前的选取方法当噪声统计特性已知时,可以将问题转化为二阶锥规划(SOCP)的约束形式,根据噪声特性选择参数,得到正则化参数的近似值,仅在较高信噪比条件下有效;当噪声统计特性未知时,有L曲线法、CV法等,这些算法需要反复多次验证以确定参数值,计算复杂度较高。本文针对上述局限性,利用对加权l1范数项的约束代替对噪声项的约束,并结合Capon谱得到约束条件,提出了基于改变约束项的优化问题的等价形式,无需参数选择,降低了计算量;进一步提出了改进的稀疏重构二维DOA估计算法,仿真结果表明:与前述算法相比,所提算法提高了分辨率和低信噪比条件下的估计精度。(3)对于三维近场源定位问题,若直接构造冗余字典需要同时对仰角、方位角和距离三个参数进行稀疏表示,计算复杂度会更高。即使利用特殊的阵列结构,也难以实现近场源角度和距离的分离。为此本文通过构造特定阵列输出的四阶累积量实现角度和距离的分离,消除了距离参数项,并保留角度参数;同时,利用空间角的稀疏性来代替仰角和方位角的稀疏性,避免了二维冗余字典的构造,降低了计算复杂度。建立了三维近场源定位的稀疏表示模型,提出了基于四阶累积量的稀疏重构近场源三维参量联合估计新算法,仿真结果表明,所提算法与3D-ESPRIT算法相比,在低信噪比条件下的估计精度有所提升。上述研究是稀疏重构理论应用到阵列信号处理领域的探索与发展,为进一步深入研究基于稀疏重构的信源定位问题提供了参考。
【作者】张妍君;
【导师】孙晓颖;
【作者基本信息】吉林大学,通信与信息系统,2014,硕士
【关键词】稀疏重构;凸优化;信源定位;二维DOA估计;三维近场定位;

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