导读:本文包含了二维波达方向估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:阵列,方向,矩形,传感器,均匀,协方差,信号处理。
二维波达方向估计论文文献综述
张志伟,陶建武,隋翼翔[1]（2019）在《基于L型稀疏阵列的二维波达方向估计》一文中研究指出针对传统的二维波达方向估计方法估计的信源数少、计算复杂度大的问题,提出了一种基于L型稀疏阵列的二维波达方向估计方法,利用安放在L型阵列上的互偶阵列来形成虚拟阵列,从而增加阵列自由度;通过将虚拟阵列分成若干个等间隔稀疏子阵列来压缩角度搜索区间,从而降低计算复杂度;通过MUSIC搜索得到谱峰,并利用最大似然准则筛选和匹配入射信号的俯仰角和方位角。该方法使可估计的信源数超过实际的物理阵元数,不仅提高估计精度且大大降低了计算复杂度。MATLAB仿真结果验证了该方法的有效性。(本文来源于《计量学报》期刊2019年05期）
王旭东,仲倩,闫贺,张迪[2]（2019）在《一种二维信号波达方向估计的改进多重信号分类算法》一文中研究指出多重信号分类(MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法。该文以L型阵列为例,针对2D-MUSIC算法在接收信号信噪比较小时对多个目标中方位相近的目标无法进行准确估计的问题,提出一种改进2D-MUSIC算法。该算法对经典2D-MUSIC算法所构成的协方差矩阵进行共轭重组,并将重组后矩阵的平方与原协方差矩阵的平方进行相加求平均,由此获得新的矩阵,再对该矩阵对应的噪声子空间进行加权处理,选取适当的加权系数构造新的噪声子空间,最后通过谱峰搜索识别出目标位置。计算机仿真结果表明,与2D-MUSIC算法相比,改进后的算法在接收信号信噪比较小时对多个目标中方位相近的目标也能够进行信号波达方向(DOA)估计,提高了L型阵列2维DOA估计的分辨率,具有较好的工程应用价值。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年09期）
高晓峰,栗苹,李国林,郝新红,贾瑞丽[3]（2019）在《基于互协方差的L型嵌套阵列二维波达方向估计》一文中研究指出为了解决L型均匀阵列波达方向(DOA)估计分辨率较低、估计信源数受限于阵元数、估计精度易受信噪比影响等问题,提出一种基于互协方差的L型嵌套阵列二维DOA估计算法。利用不同子阵间互协方差矩阵产生较长无冗余阵元的虚拟阵列,消除噪声干扰;利用虚拟阵列及其共轭矩阵构建等效协方差矩阵,实现虚拟阵列信号的解相干;采用旋转不变子空间技术对等效协方差矩阵进行处理,得到目标的角度信息;基于虚拟阵列等效信源的唯一性进行空间信源的角度匹配。对所提算法的DOA估计有效性进行仿真验证,结果表明,在阵元数相同情况下,该算法与L型均匀阵列相比在低信噪比环境下拥有更高的估计精度,能够辨识更多的空间信源。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年06期）
王剑书,樊养余,杜瑞,吕国云[4]（2019）在《一种用于矩形阵列的二维波达方向估计方法》一文中研究指出针对现有使用均匀矩形阵列或稀疏矩形阵列的二维无格波达方向估计方法的性能欠佳的问题,提出一种基于二阶特普利茨矩阵重构和二维旋转不变参数估计技术的无格波达方向估计方法。使用均匀矩形阵列或稀疏矩形阵列,对其接收信号的协方差矩阵进行二阶特普利茨结构表达,通过log-det稀疏测度与正定约束构造约束优化问题,并使用优化最小算法求解,最后通过二维旋转不变参数估计技术估计源的二维波达方向,即方位角与俯仰角。这种方法需要多次求解半定规划问题,计算复杂度相对较高,但能获得更好的波达方向估计性能。在仿真实验中,这种方法在均匀矩形阵列或稀疏矩形阵列条件下均有非常低的均方根误差,接近克拉美罗界,证明了其良好的波达方向估计性能。(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2019年04期）
张彦奎,王大鸣,耿卫,巴斌,许海韵[5]（2019）在《基于双向传播算子的互质面阵二维波达方向估计》一文中研究指出针对谱峰搜索的二维波达方向估计中现有算法复杂度高,精度受搜索间隔影响较大的问题,给出了一种双向传播算子的互质面阵二维波达方向估计算法,实现了俯仰角和方位角的低复杂、高精度、无模糊联合估计.该方法首先将互质阵列引入到二维波达方向估计中,构造互质平面阵模型,然后采用两次旋转不变传播算子方法计算出不同阵列流型方向上的旋转因子矩阵,根据旋转因子矩阵解算出目标信号的俯仰角和方位角,同时利用互质理论消除了稀疏阵列角度估计的不确定性,证明了互质阵列模型下采用双向传播算子方法进行俯仰角和方位角估计的无模糊性.对算法的复杂度进行理论分析,并给出了平面阵列角度估计的克拉美罗界推导.理论分析与仿真结果表明,算法不需要进行角度匹配和谱峰搜索,在相同条件下的均方根误差性能优于均匀平面阵的多重信号分类算法,并且以较低的复杂度无模糊的达到了高维网格搜索的精度.(本文来源于《电子学报》期刊2019年03期）
聂卫科,徐楷杰,牛进平,周延,冯大政[6]（2019）在《基于多对称虚拟变换的二维波达方向估计算法》一文中研究指出提出一种多对称虚拟变换二维波达方向估计算法,通过对阵列进行多对称虚拟变换,得到多个分别关于原阵列对称的虚拟阵列,进而构造虚实平移不变子阵。利用该平移不变虚拟子阵的旋转不变因子,获得信号源的俯仰角,经多信号分类(MUSIC)一维搜索获得信号源方位角,方位角和俯仰角可自动配对。由于使用了各虚拟变换阵列的累加数据,累加运算使得各虚拟阵列数据的正负误差相互抵消,显着降低了虚拟变换矩阵导致的虚拟阵列和真实阵列之间的数据误差,提高了二维波达方向的估计精度。仿真实验研究了所提算法在信噪比、快拍数变化情况下,二维波达方向估计的均方根误差和成功率性能,证明了所提算法的有效性。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年02期）
王剑书,樊养余,杜瑞,吕国云[7]（2019）在《适用于二维阵列的无格稀疏波达方向估计算法》一文中研究指出针对现有的适用于2维阵列的无格稀疏波达方向(DOA)估计方法性能不足的问题,该文提出一种新的方法。对2维阵列,从原子L0范数出发,证明其值等于一个以矩阵秩为目标函数的半定规划(SDP)问题的最优解。对该矩阵使用第1类有限阶贝塞尔函数近似表达,构造新的秩优化SDP问题。根据低秩矩阵恢复理论,对该SDP问题的目标函数使用log-det函数方法平滑替代,然后使用优化最小(MM)算法求解,最后通过(半)正定Toep-litz矩阵的范德蒙分解方法实现无格DOA估计。在MM算法求解模型时,使用样本协方差矩阵构造初始优化问题,减少算法迭代。仿真实验结果表明,相较于基于网格的MUSIC和其他无格DOA估计方法,该文方法具有更好的均方根误差(RMSE)性能与对相邻源的分辨能力;在快拍数充足且信噪比(SNR)较高时,适当的第1类贝塞尔函数阶数选择可以实现与较大阶数接近的RMSE性能,同时能减少运行时间。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年02期）
吴晨曦,张旻,王可人[8]（2018）在《基于连续稀疏重构的宽频段二维波达方向估计》一文中研究指出针对宽频段二维波达方向估计问题,设计叁平行稀疏阵列,提出一种基于连续稀疏重构的DOA估计方法。对阵列接收数据进行降维处理,对互协方差矩阵向量化提高阵列自由度;建立一个基于全变分范数最小化的目标函数,通过求解相应的对偶问题实现对空间频率的估计;利用Capon方法实现信号频率、方位角和俯仰角之间的配对。理论分析表明,该方法具有较好的阵列自由度扩展能力,同时能有效避免模型失配问题对估计性能的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2018年08期）
代正亮,崔维嘉,王大鸣,张彦奎[9]（2018）在《基于矢量化差分相位的单分布源解耦二维波达方向估计》一文中研究指出在分布源(包括相干分布源和非相干分布源)的二维波达方向估计中,均匀圆阵由于可实现全方位测角、具有较高的分辨率,得到了广泛的应用,然而现有的估计算法均需要谱峰搜索和特征值分解,复杂度较高.针对此问题,考虑单个相干分布源或非相干分布源入射两种情况,提出了一种基于矢量化差分相位的解耦二维波达方向快速估计算法.该算法首先基于空间频率近似模型,证明了任意单个分布源入射时,均匀圆阵中不同阵元接收信号间的差分相位均不受角度扩展参数的影响;基于此特性,通过获取差分相位即可实现中心波达角的解耦合;接下来,提取采样协方差矩阵的严格上叁角元素相位,即对应于各阵元间的差分相位,并进行矢量化处理,最终将波达方向估计问题转化为一个最小二乘问题,从而直接得到闭式解,避免了谱峰搜索和特征值分解运算,大幅度降低了复杂度.理论分析和仿真实验表明,所提算法具有较高的估计精度,并且无需角信号分布的先验信息,同时具备较低的计算复杂度和硬件复杂度,有利于复杂环境下阵列测向等工程实践.(本文来源于《物理学报》期刊2018年07期）
王文婕[10]（2018）在《天线阵列二维波达方向估计算法研究》一文中研究指出在阵列信号处理领域中,平面波的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计始终是一个的基础问题。在过去的几十年中,有很多高分辨率的波达方向估计算法被提出,如多重信号分类算法(Multiple Signal Classification,MUSIC)、求根MUSIC算法(Root-MUSIC),以及旋转不变子空间算法(Estimation of Signal Parameters via Rotation Invariance Techniques,ESPRIT)。在天线阵列的二维波达方向估计中,传统的高分辨率算法可以准确的估计出信号的角度,但由于需要对波达方向进行二维搜索,因此有复杂度高,计算量大的缺点,在一定程度上限制了算法的性能的提升。首先,我们对阵列波达方向估计的研究发展现状做出简要的介绍,并且对空间谱估计基本理论进行了初步的研究和调研。然后,在L型阵列(L-shapedArray)下,我们对波达方向估计算法做出了深入研究,提出了一种解耦合算法。该算法通过使用Jacobi-Anger展开式将天线阵列的阵列流形进行解耦合从而使得方位角与仰角分离,将阵列流形重构为两个矩阵的乘积。通过借助重构的阵列流形,可以使用求根MUSIC算法(Root-MUSIC)对二维波达方向进行估计,降低了算法的复杂度,并且通过仿真实验证明了算法的可行性。之后,我们对均匀矩形阵列(Uniform Rectangular Array,URA)下的波达方向估计算法进行了深入的研究。在传统的二维MUSIC算法中,由于需要对仰角和方位角进行二维角度搜索,因此计算量较大,复杂度较高。为了实现复杂度和估计性能的均衡,我们通过解耦合算法实现均匀矩形阵列的DOA估计,只需要通过对仰角进行一维搜索就可以得到二维波达方向的估计值,相对于二维MUSIC算法,在一定程度上降低了算法的复杂度。并且通过详细的仿真实验对解耦合算法以及二维MUSIC算法进行了较为全面的比较。最后,我们在第五章中对天线阵列的波达方向估计技术做出了总结和展望。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-15）
二维波达方向估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
多重信号分类(MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法。该文以L型阵列为例,针对2D-MUSIC算法在接收信号信噪比较小时对多个目标中方位相近的目标无法进行准确估计的问题,提出一种改进2D-MUSIC算法。该算法对经典2D-MUSIC算法所构成的协方差矩阵进行共轭重组,并将重组后矩阵的平方与原协方差矩阵的平方进行相加求平均,由此获得新的矩阵,再对该矩阵对应的噪声子空间进行加权处理,选取适当的加权系数构造新的噪声子空间,最后通过谱峰搜索识别出目标位置。计算机仿真结果表明,与2D-MUSIC算法相比,改进后的算法在接收信号信噪比较小时对多个目标中方位相近的目标也能够进行信号波达方向(DOA)估计,提高了L型阵列2维DOA估计的分辨率,具有较好的工程应用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
二维波达方向估计论文参考文献
[1].张志伟,陶建武,隋翼翔.基于L型稀疏阵列的二维波达方向估计[J].计量学报.2019
[2].王旭东,仲倩,闫贺,张迪.一种二维信号波达方向估计的改进多重信号分类算法[J].电子与信息学报.2019
[3].高晓峰,栗苹,李国林,郝新红,贾瑞丽.基于互协方差的L型嵌套阵列二维波达方向估计[J].兵工学报.2019
[4].王剑书,樊养余,杜瑞,吕国云.一种用于矩形阵列的二维波达方向估计方法[J].西安电子科技大学学报.2019
[5].张彦奎,王大鸣,耿卫,巴斌,许海韵.基于双向传播算子的互质面阵二维波达方向估计[J].电子学报.2019
[6].聂卫科,徐楷杰,牛进平,周延,冯大政.基于多对称虚拟变换的二维波达方向估计算法[J].传感器与微系统.2019
[7].王剑书,樊养余,杜瑞,吕国云.适用于二维阵列的无格稀疏波达方向估计算法[J].电子与信息学报.2019
[8].吴晨曦,张旻,王可人.基于连续稀疏重构的宽频段二维波达方向估计[J].系统仿真学报.2018
[9].代正亮,崔维嘉,王大鸣,张彦奎.基于矢量化差分相位的单分布源解耦二维波达方向估计[J].物理学报.2018
[10].王文婕.天线阵列二维波达方向估计算法研究[D].北京邮电大学.2018
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