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1、壓縮感知理論技術(shù)是數(shù)學(xué)界最近幾年提出來的一種關(guān)于稀疏信號(hào)的采集與重建的理論,它突破了傳統(tǒng)奈奎斯特采樣頻率的限制,對(duì)于稀疏的或可壓縮的信號(hào),當(dāng)壓縮感知矩陣符合一定的條件時(shí),就可以用遠(yuǎn)少于傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理所需要的采樣數(shù)據(jù),精確地恢復(fù)出原始信號(hào)或者估計(jì)出原始信號(hào)的相關(guān)參數(shù)。壓縮感知理論現(xiàn)在已經(jīng)成為信號(hào)處理領(lǐng)域中一個(gè)新的研究熱點(diǎn),因此,本論文將壓縮感知理論應(yīng)用于空間信號(hào)的DOA估計(jì)問題的研究中,以克服傳統(tǒng)DOA估計(jì)算法中的一些不足。
2、 本論文主要對(duì)陣列信號(hào)處理技術(shù)中傳統(tǒng)的DOA估計(jì)算法,壓縮感知理論和稀疏信號(hào)重構(gòu)算法進(jìn)行了研究。首先,給出了遠(yuǎn)場(chǎng)窄帶信號(hào)的一般數(shù)學(xué)模型,對(duì)傳統(tǒng)的DOA估計(jì)算法進(jìn)行了回顧,主要包括延遲—相加法、Capon最小方差方法、MUSIC算法、ESPRIT算法、最大似然法和綜合法,重點(diǎn)介紹了子空間分解類算法:MUSIC和ESPRIT算法。其次,研究了壓縮感知理論的基本原理和基本框架,主要包括時(shí)空域下的稀疏信號(hào)表示形式和變換域下的稀疏信號(hào)表示形式,
3、投影測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)和稀疏信號(hào)的重構(gòu)算法;研究了稀疏信號(hào)重構(gòu)的條件,詳細(xì)介紹了約束等距條件(RIP)、不一致性條件(MIP)以及二者之間的關(guān)系。最后,分析了陣列接收信號(hào)的空域稀疏表示形式,介紹了稀疏信號(hào)重構(gòu)算法L1-SVD和MFOCUSS。為了解決傳統(tǒng)的DOA估計(jì)算法無法用于相干信號(hào)源以及MFOCUSS算法不適用于低信噪比的情況,提出了一種新的基于壓縮感知的DOA估計(jì)算法,SVD-MFOCUSS算法。SVD-MFOCUSS算法是對(duì)MFOC
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