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文檔簡(jiǎn)介
1、子空間分解類(lèi)算法是20世紀(jì)70年代發(fā)展起來(lái)的一種超(高)分辨率方法,它能精確地估測(cè)出信號(hào)的參數(shù)(頻率、方位等),其性能理想、分辨能力和估測(cè)精度均比傳統(tǒng)方法高。其特點(diǎn)是通過(guò)適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)變換,把接收數(shù)據(jù)分成兩大獨(dú)立且正交的子空間部分,再利用它們各自的特性來(lái)估測(cè)參數(shù)。故而它又分為信號(hào)和噪聲兩類(lèi)子空間算法,其中前者是以旋轉(zhuǎn)不變子空間(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance
2、Techniques,簡(jiǎn)稱(chēng)為ESPRIT)為代表,如ESPRIT法、LS-ESPRIT法、TLS-ESPRIT法、Toeplitz近似法等等;后者是以多重信號(hào)分類(lèi)(Multiplesignals Classification,簡(jiǎn)稱(chēng)為MUSIC)為代表,如MUSIC法、ROOT-MUSIC法、Toeplitz優(yōu)化法、多維MUSIC法、MNM法等等。此類(lèi)算法因其良好的特性,已被廣大科研人員接受。
頻率估計(jì)是信號(hào)處理技術(shù)的重要內(nèi)
3、容,對(duì)噪聲背景下頻率估測(cè)技術(shù)的研究已成為一個(gè)科研課題,被應(yīng)用于眾多行業(yè),探索高精準(zhǔn)度的頻率估測(cè)技術(shù)具有重大的科研應(yīng)用價(jià)值。頻率估計(jì)是陣列信號(hào)處理技術(shù)的科研內(nèi)容,它打破了Rayleigh限的制約,能同時(shí)精準(zhǔn)地估測(cè)多個(gè)信源的方位信息。DOA技術(shù)正是該領(lǐng)域的熱門(mén)方向,有較好的發(fā)展前景,但經(jīng)典DOA技術(shù)的分辨能力不夠強(qiáng),常會(huì)出現(xiàn)無(wú)法估測(cè)或性能惡化等現(xiàn)象,故探索性能優(yōu)良、具有更高精度的測(cè)向算法是很有必要的。
本文主要講述子空間分解類(lèi)
4、算法在參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用,特別是在頻率估計(jì)和空間譜技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用。首先緒論部分介紹了頻率估計(jì)和空間譜技術(shù)的背景意義、科研歷程、今后的發(fā)展趨勢(shì)。接著第2、3、4章分別以ESPRIT算法、MUSIC算法為代表,講述它們?cè)陬l率估計(jì)、一維DOA估計(jì)、二維DOA估計(jì)領(lǐng)域中的應(yīng)用,從理論和仿真兩角度來(lái)表明這類(lèi)算法的可行性及其仿真性能;同時(shí)根據(jù)MUSIC算法的原理,還提出了它的推廣形式,即Toeplitz優(yōu)化法和二維MNM算法,并借用流程圖及MATLA
5、B軟件來(lái)表明該些方案的可行性和仿真性能;每章的末尾部分還對(duì)ESPRIT算法與MUSIC算法的參數(shù)估測(cè)性能作了全面的比較。分析研究表明:在不同的參數(shù)估計(jì)領(lǐng)域中,ESPRIT算法的運(yùn)算量均較小,MUSIC算法的精準(zhǔn)度均較高,且二者的估測(cè)性能受不同的參數(shù)影響,這說(shuō)明它們適用于不同的范圍和場(chǎng)所。最后第5章總結(jié)了全文的研究工作,并指出子空間類(lèi)算法的未來(lái)科研方向。
本文的創(chuàng)新點(diǎn)有以下幾點(diǎn):
1.把ESPRIT算法和MUS
6、IC算法同時(shí)應(yīng)用于頻率估計(jì)領(lǐng)域,并借助流程圖及MATLAB軟件來(lái)表明它們的可行性和仿真性能,還對(duì)ESPRIT算法和MUSIC算法的頻率估計(jì)性能作了全面的比較。
2.提出了1D-MUSIC算法的改進(jìn)算法,即Toeplitz優(yōu)化法,還借用流程圖及MATLAB軟件來(lái)表明該方案的可行性和仿真性能,并從理論和實(shí)驗(yàn)兩方面對(duì)1D-ESPRIT算法和1D-MUSIC算法的性能作了全面的比較。
3.提出了2D-MUSIC算法的
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