导读:本文包含了直接数据域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:数据,波束,自适应,阵列,方法,无源,小二。
直接数据域论文文献综述
吕金华,王飞,佟怡烁,吴浩然[1]（2018）在《圆柱阵主动声呐基于直接数据域空时二维处理》一文中研究指出空时二维处理(STAP)是一种抑制混响的有效技术途径。圆柱阵主动声呐混响具有强非均匀性,影响STAP处理性能的提升。本文提出了一种适合圆柱阵主动声呐的基于直接数据域空时二维处理算法。算法借鉴雷达STAP直接数据域方法,采用二阶对消方法抑制目标信号。数字仿真结果表明,该算法可以改善圆柱阵主动声呐混响抑制的性能。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年11期）
余婉婷[2]（2018）在《联合信号波形特征的直接数据域定位算法研究》一文中研究指出无源定位技术的发展和进步离不开雷达等有源定位设备和无线电通信技术的支撑,因此信号特征、设备对信号接收能力以及现代计算机对数据处理能力,是决定定位方法选取的重要因素。直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法相比于传统两步定位法,在低信噪比和复杂环境下具备更高定位精度和更强鲁棒性。随着现代设备信号数据处理能力的大幅增强,DPD这种单步定位体制受到了广泛关注。研究表明加入信号波形信息能够有效提升DPD算法定位精度,但在实际无源定位场景中信号波形往往难以先验已知,未知信号波形的DPD算法精度受限,这在一定程度上限制了直接定位算法在无源定位中的应用。本文依据某科研项目需求,展开对基于信号波形特征的直接定位算法的深入研究。本文首先分析了几种典型基于信号特征的DPD算法原理,研究了超视距场景下直接定位算法的性能,然后围绕无源定位系统中普遍存在的调制方式已知,但符号信息未知的数字调制信号,提出了联合波形重构的数字调制信号直接定位(Direct Position Determination for digital Modulation signals,MDPD)算法。MDPD属于单步定位体制,利用已知的信号调制方式来进一步提高目标的定位精度,旨在为无源定位场景中未知符号的数字调制信号开发更精确的直接定位方法,为直接定位算法在无源定位系统中的应用提供一定的理论和实验支撑,论文主要工作和成果如下:1、研究了目前最具代表性的几种基于信号先验特征的DPD算法,包括波形已知和未知条件下DPD算法,针对恒模信号、正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号和循环平稳信号等典型信号特征的DPD算法。对现有算法原理和研究要点的分析,为后文提出的定位算法奠定了理论基础。2、研究了超视距信道信息已知的直接定位方法和性能。现有DPD算法主要研究对象是视距目标,针对传统无线电定位技术中的两步模式对超视距目标定位精度低的问题,在定位模型中引入信号波形信息,研究直接定位算法在超视距定位时的方法性能。信道信息已知的超视距直接定位方法假设反射点高度参数为已知测量值,首先建立多站超视距阵列接收模型,然后由中心处理单元依据最大似然(Maximum Likelihood,ML)准则从信号数据域直接估计目标位置。实验表明,与目前超视距定位采用的传统测向交汇方法相比,由于直接定位方法充分利用了信道信息和信号波形,能明显提高低信噪比下超视距目标的定位精度,定位性能更接近克拉美罗界(Cramér-Rao Low Bound,CRLB)。最后推导了反射高度误差影响下的定位误差协方差矩阵,并通过仿真实验仿真分析了信道参数误差对定位精度的影响。3、提出了联合符号估计的数字调制信号直接定位算法。大多数实际通信过程中,符号信息是未知的,传统解调和定位分离的处理模式丢失有用信息。为了进一步提高无源定位精度,受多天线接收处理的启发,创新地提出了一种符号信息与位置参数联合估计的MDPD算法。MDPD是一种单步定位方法,基于最大似然准则和最小二乘优化,通过联合符号搜索来提高目标的定位精度,为无源定位场景中未知符号的数字调制信号提供了具体的直接定位模型。4、研究了基于粒子群改进算法的MDPD算法。由于对MDPD算法代价函数的优化是一个非线性整数优化问题,为了解决联合估计中最优符号序列搜索的不足,考虑改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法用于优化算法,对最优符号联合搜索。根据调制编码特性,将未知符号序列作为PSO算法多维搜索空间中的位置向量,然后通过控制PSO的相关参数来获得全局最优符号向量。仿真实验验证了所提出的MDPD算法具有较高的定位精度,同时表明了不同惯性权重和种群大小下适应度函数的收敛性不同。基于改进的粒子群MDPD算法一方面可以充分利用信号特征提高定位精度,另一方面改进算法可以将搜索的效率提高近一百倍,并且达到全局最优解。5、研究了基于波形重构的MDPD算法。针对长符号序列搜索复杂度仍然较高,目前工程应用中可能存在局限的情况,在信噪比允许的条件下,提出基于波形重构的MDPD方法。算法基于调制信号成型、接收阵列与辐射源位置几何关系,构建阵列接收信号关于信源符号和位置参数联合估计的代价函数。算法关键在于一方面利用位置信息提高波形重构的准确性,另一方面利用交替迭代降低信号高维搜索给参数联合估计带来的计算复杂度。通过与已有两类定位算法的对比实验,得到提出的MDPD可以达到较高定位精度,并在信噪比增加时收敛到渐进最优定位精度。(本文来源于《战略支援部队信息工程大学》期刊2018-04-15）
解虎,党红杏,谭小敏,冯大政[3]（2016）在《小样本下基于改进的直接数据域方法的DOA估计方法》一文中研究指出针对小样本甚至单个样本情况下,大部分高分辨DOA估计方法性能下降,不能对临近目标有效分辨的问题,该文提出一种新的基于直接数据域技术的DOA估计方法,基本思想是通过损失空域自由度达到提高时域样本的目的。首先对阵列进行划分,构造多个新的低维数据矢量,其次利用远场窄带信号的复包络在阵列的各个阵元上的幅度响应是近似相同的特点,构造新的约束。实验表明,在小样本下该文算法DOA的分辨能力优于传统直接数据域方法。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2016年09期）
幸高翔,胡金华,姚直象[4]（2015）在《基于直接数据域的直达波抑制方法性能分析》一文中研究指出针对直达波抑制难题,采用单快拍处理的直接数据域适应方法,将声纳的预成波束方向作为期望信号方向,其余方向到达的信号或干扰全部作为干扰进行抑制处理。仿真和实验数据分析表明,基于直接数据域的直达波抑制方法具有良好的性能,且直接数据域自适应方法较适用于直达波抑制场合。(本文来源于《2015’中国西部声学学术交流会论文集》期刊2015-08-16）
聂卫科,房鼎益,冯大政,陈晓江,尹小燕[5]（2014）在《直接数据域双向多循环优化的二维波束形成》一文中研究指出基于数据域提出一种前后向多循环优化的自适应二维波束形成新算法。将经典的线性约束最小方差(LCMV)波束形成算法的高维权向量分解成两个低维权向量的张量积的形式,提出一种前后向多循环优化方法,每步循环分为前向和后向优化,分别计算前后向低维权,再还原成所需的高维权向量,进而实现空间波束。仿真结果表明所提方法在较少的循环次数下可有效实现二维波束形成,且计算量比LCMV有明显的优势,方向图略好于LCMV,所给算法在信噪比和快拍变化以及指向误差下输出信干噪比性能有显着提高。(本文来源于《西北大学学报(自然科学版)》期刊2014年05期）
陈杰,黄友火[6]（2014）在《增强伪自协方差矩阵直接数据域波束合成》一文中研究指出对各天线单元方向图相同且均为全向天线的N元均匀线阵,直接数据域波束合成中已有方法存在着孔径损失,为克服此缺陷,提出一种基于增强伪自协方差矩阵的直接数据域波束合成新方法。将天线阵扩展为一个新的实-虚2 N元均匀线阵,建立新2 N元阵列的导向向量的伪自协方差矩阵和数据向量的伪自协方差矩阵,通过阵列扩展,增加伪自协方差矩阵的秩和阵列自由度,以消除直接数据域波束合成中已有方法存在的孔径损失。仿真表明,由于新方法没有孔径损失,采用新方法合成的波束增益更高,输出信号的信噪比更大。(本文来源于《西安邮电大学学报》期刊2014年05期）
张苹[7]（2014）在《直接数据域波束形成算法研究》一文中研究指出阵列信号处理是信号处理领域中一个重要的研究方向。阵列信号处理的研究主要分为波束形成与空间谱估计两个方向,而波束形成算法又可分为两类：统计性算法和确定性算法。本文的研究对象是确定性直接数据域波束形成算法,主要研究了该算法的性能并着重分析了其优缺点。与此同时,稀疏性被越来越多的应用在各个领域中如图像处理、压缩感知、波束形成等,并且显示出其优越的性能。本文根据波束图的稀疏特性,考虑将稀疏性应用到确定性的波束形成算法中,由此针对确定性波束形成算法存在的两个缺点提出了两种改进的直接数据域波束形成算法,并通过实验仿真证明了这两种算法的有效性。本文的主要工作如下：1、研究了直接数据域波束形成算法的研究进展、算法提出的背景并详细介绍了该算法的叁种实现方法。分析了直接数据域波束形成算法的优缺点：优点是可以应用在非平稳的环境中并可以实现实时信号处理,缺点可以概括为以下叁点：自由度降低,旁瓣电平较高,导向向量失配时算法稳健性差,针对上述的叁个主要缺点,论文详细介绍了叁类改进算法。2、提出了一种基于稀疏约束的直接数据域波束形成算法。根据波束图的稀疏特性,本文将稀疏约束作为先验信息加入到直接数据域波束形成算法中,通过理论推导得出了算法实施的具体步骤,并通过仿真证明了本文提出的基于稀疏约束直接数据域波束形成算法不仅有效的降低了旁瓣电平,而且在导向向量失配时算法的稳健性也得到了提高。3、为了进一步提高算法的稳健性,本文提出了一种基于稀疏约束的稳健直接数据域波束形成算法,该算法将稀疏约束运用到稳健的直接数据域波束形成算法中,通过实验仿真可以看出在导向向量失配时,该算法不仅能够准确的捕捉到期望信号,而且有效地降低了波束图的旁瓣电平。(本文来源于《华中师范大学》期刊2014-05-01）
文才,王彤,吴建新[8]（2014）在《直接数据域迭代空时自适应处理方法》一文中研究指出针对常规空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)在机载雷达非均匀杂波环境下杂波抑制性能下降的问题,提出一种直接数据域(direct data domain,DDD)迭代空时自适应处理方法。首先利用数据的特殊结构和空时谱的稀疏性引入一种新的迭代自适应(iterative adaptive approach,IAA)空时二维谱估计算法,然后在获得待检测单元空时谱分布的基础上重构无孔径损失的协方差矩阵,最后根据目标信号在空时平面的分布特点,提出一种新的目标剔除算法对协方差矩阵进行修正,以避免目标自相消。仿真实验结果表明,在存在3%阵列误差的情况下,所提方法在旁瓣杂波区的改善因子比传统直接数据域方法高出约10dB、比多普勒平移法高出约5dB。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2014年05期）
卫旭芳,吴催生,姚长虹,王辉[9]（2014）在《直接数据域的最小二乘法在抗干扰中的应用》一文中研究指出对半圆环阵列综合采用奇异值分解和直接数据域的最小二乘法进行阵列天线自适应调零,应用于数据链系统进行抗干扰。通过奇异值分解的方法计算虚拟阵列的转换矩阵,提高了转换精度;由于直接对实时采集的快拍数据计算权值,适用于干扰快速变化的战争环境;计算机仿真结果中相同环境下该处理方法能在干扰处能够产生更深零陷,验证了其在复杂电磁环境下的有效性。(本文来源于《现代防御技术》期刊2014年01期）
幸高翔,蔡志明,张卫[10]（2013）在《直接数据域局域联合混响抑制方法研究》一文中研究指出针对非平稳条件下混响抑制问题,提出一种可利用待测数据统计信息的直接数据域局域联合(D~3JDL)空时自适应方法。不同于级联方法,该方法没有独立运行直接数据域空时自适应和局域联合方法,仅在待测空时样本内用直接数据域空时自适应原理构造非期望数据矩阵,用于获取待测样本的统计信息,并作为局域联合方法的输入进行降维空时处理。由于D~3JDL方法不存在待测样本与学习样本之间统计特性失配的问题,且较好地利用了统计信息,因此具备良好的非平稳环境适应能力。仿真和实验数据处理结果表明,D~3JDL方法抗混响效果优于常规波束形成加匹配滤波处理和其它空时自适应处理方法。(本文来源于《声学学报》期刊2013年04期）
直接数据域论文开题报告
（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：
无源定位技术的发展和进步离不开雷达等有源定位设备和无线电通信技术的支撑,因此信号特征、设备对信号接收能力以及现代计算机对数据处理能力,是决定定位方法选取的重要因素。直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法相比于传统两步定位法,在低信噪比和复杂环境下具备更高定位精度和更强鲁棒性。随着现代设备信号数据处理能力的大幅增强,DPD这种单步定位体制受到了广泛关注。研究表明加入信号波形信息能够有效提升DPD算法定位精度,但在实际无源定位场景中信号波形往往难以先验已知,未知信号波形的DPD算法精度受限,这在一定程度上限制了直接定位算法在无源定位中的应用。本文依据某科研项目需求,展开对基于信号波形特征的直接定位算法的深入研究。本文首先分析了几种典型基于信号特征的DPD算法原理,研究了超视距场景下直接定位算法的性能,然后围绕无源定位系统中普遍存在的调制方式已知,但符号信息未知的数字调制信号,提出了联合波形重构的数字调制信号直接定位(Direct Position Determination for digital Modulation signals,MDPD)算法。MDPD属于单步定位体制,利用已知的信号调制方式来进一步提高目标的定位精度,旨在为无源定位场景中未知符号的数字调制信号开发更精确的直接定位方法,为直接定位算法在无源定位系统中的应用提供一定的理论和实验支撑,论文主要工作和成果如下:1、研究了目前最具代表性的几种基于信号先验特征的DPD算法,包括波形已知和未知条件下DPD算法,针对恒模信号、正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号和循环平稳信号等典型信号特征的DPD算法。对现有算法原理和研究要点的分析,为后文提出的定位算法奠定了理论基础。2、研究了超视距信道信息已知的直接定位方法和性能。现有DPD算法主要研究对象是视距目标,针对传统无线电定位技术中的两步模式对超视距目标定位精度低的问题,在定位模型中引入信号波形信息,研究直接定位算法在超视距定位时的方法性能。信道信息已知的超视距直接定位方法假设反射点高度参数为已知测量值,首先建立多站超视距阵列接收模型,然后由中心处理单元依据最大似然(Maximum Likelihood,ML)准则从信号数据域直接估计目标位置。实验表明,与目前超视距定位采用的传统测向交汇方法相比,由于直接定位方法充分利用了信道信息和信号波形,能明显提高低信噪比下超视距目标的定位精度,定位性能更接近克拉美罗界(Cramér-Rao Low Bound,CRLB)。最后推导了反射高度误差影响下的定位误差协方差矩阵,并通过仿真实验仿真分析了信道参数误差对定位精度的影响。3、提出了联合符号估计的数字调制信号直接定位算法。大多数实际通信过程中,符号信息是未知的,传统解调和定位分离的处理模式丢失有用信息。为了进一步提高无源定位精度,受多天线接收处理的启发,创新地提出了一种符号信息与位置参数联合估计的MDPD算法。MDPD是一种单步定位方法,基于最大似然准则和最小二乘优化,通过联合符号搜索来提高目标的定位精度,为无源定位场景中未知符号的数字调制信号提供了具体的直接定位模型。4、研究了基于粒子群改进算法的MDPD算法。由于对MDPD算法代价函数的优化是一个非线性整数优化问题,为了解决联合估计中最优符号序列搜索的不足,考虑改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法用于优化算法,对最优符号联合搜索。根据调制编码特性,将未知符号序列作为PSO算法多维搜索空间中的位置向量,然后通过控制PSO的相关参数来获得全局最优符号向量。仿真实验验证了所提出的MDPD算法具有较高的定位精度,同时表明了不同惯性权重和种群大小下适应度函数的收敛性不同。基于改进的粒子群MDPD算法一方面可以充分利用信号特征提高定位精度,另一方面改进算法可以将搜索的效率提高近一百倍,并且达到全局最优解。5、研究了基于波形重构的MDPD算法。针对长符号序列搜索复杂度仍然较高,目前工程应用中可能存在局限的情况,在信噪比允许的条件下,提出基于波形重构的MDPD方法。算法基于调制信号成型、接收阵列与辐射源位置几何关系,构建阵列接收信号关于信源符号和位置参数联合估计的代价函数。算法关键在于一方面利用位置信息提高波形重构的准确性,另一方面利用交替迭代降低信号高维搜索给参数联合估计带来的计算复杂度。通过与已有两类定位算法的对比实验,得到提出的MDPD可以达到较高定位精度,并在信噪比增加时收敛到渐进最优定位精度。
（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。
直接数据域论文参考文献
[1].吕金华,王飞,佟怡烁,吴浩然.圆柱阵主动声呐基于直接数据域空时二维处理[J].舰船科学技术.2018
[2].余婉婷.联合信号波形特征的直接数据域定位算法研究[D].战略支援部队信息工程大学.2018
[3].解虎,党红杏,谭小敏,冯大政.小样本下基于改进的直接数据域方法的DOA估计方法[J].电子与信息学报.2016
[4].幸高翔,胡金华,姚直象.基于直接数据域的直达波抑制方法性能分析[C].2015’中国西部声学学术交流会论文集.2015
[5].聂卫科,房鼎益,冯大政,陈晓江,尹小燕.直接数据域双向多循环优化的二维波束形成[J].西北大学学报(自然科学版).2014
[6].陈杰,黄友火.增强伪自协方差矩阵直接数据域波束合成[J].西安邮电大学学报.2014
[7].张苹.直接数据域波束形成算法研究[D].华中师范大学.2014
[8].文才,王彤,吴建新.直接数据域迭代空时自适应处理方法[J].系统工程与电子技术.2014
[9].卫旭芳,吴催生,姚长虹,王辉.直接数据域的最小二乘法在抗干扰中的应用[J].现代防御技术.2014
[10].幸高翔,蔡志明,张卫.直接数据域局域联合混响抑制方法研究[J].声学学报.2013
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