导读:本文包含了空间谱估计算法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:算法,空间,测向,稀疏,多核,阵列,波束。
空间谱估计算法论文文献综述
任生凯,刘尚钞,王开斌,周瑞青[1]（2019）在《相干信源DOA估计的一种改进空间谱估计算法》一文中研究指出反辐射导弹在现代战争中具有重要地位。受多径反射、敌方设置的有源诱饵干扰等因素的影响,战场上同一时间、同一空域有时会出现多个相干信源,给反辐射导弹的目标来波方向(DOA)估计及目标跟踪能力带来巨大挑战。当面对相干信源情况时,绝大多数传统子空间类算法的性能迅速下降。针对反辐射导弹的典型应用场景,对经典MUSIC算法的阵列接收数据模型进行了修正,提出一种改进的空间谱估计算法(MUSIC-TM),使其具有解相干信源的能力,且计算复杂度无明显增加。MUSIC-TM算法为反辐射导弹抗多径干扰和相干有源干扰提供了一种有价值的方案,仿真结果证明了该算法的有效性。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2019年01期）
李磊,秦云[2]（2019）在《基于共轭梯度法的空间谱估计算法的实现》一文中研究指出针对子空间算法在空间谱估计过程中运算量大、工程实现困难的问题,文中利用共轭梯度算法的快速收敛性进行特征分解,自适应更新信号子空间和噪声子空间,之后使用到ESPRIT算法中,计算出两个子阵的信号空间,利用旋转不变性完成对信号源的跟踪。通过与一般的特征分解算法进行分析和仿真对比后,表明算法不但有快速收敛的特点,而且能够降低算法的计算复杂度。将共轭算法与DOA算法结合,具体分析后,给出算法在FPGA上的实现方案,最后对算法进行了多方面的仿真实验,证明了算法不但可以完成精确的DOA估计,而且能改善子空间算法在实时性和跟踪性上的问题。(本文来源于《信息技术》期刊2019年02期）
叶沙琳,张永,杨桃丽,李威[3]（2018）在《基于稀疏空间谱估计的星载SAR DBF算法》一文中研究指出针对星载合成孔径雷达(SAR)系统利用俯仰向数字波束形成(DBF)技术接收场景回波时受地形的影响,会出现波束指向偏差的问题,提出了基于稀疏空间谱估计的星载SAR数字波束形成方法。该方法将目标场景高程估计问题转换为波达方向估计问题,考虑到回波信号的稀疏性,进而等效为稀疏空间谱估计问题,然后利用凸优化方法求解得到目标波达方向。最后,仿真实验验证了该方法的有效性,结果表明该方法可以降低传统自适应方法受小样本和低信噪比影响的限制,实现复杂地形下的正确波束指向,保证回波信号的接收增益。(本文来源于《上海航天》期刊2018年06期）
胡荣飞,林自豪,杨娟[4]（2018）在《空间谱估计经典MUSIC算法性能分析》一文中研究指出本文简单介绍了空间谱测向技术和MUSIC算法的基本原理,分析了在不同阵元数、快拍数、阵元间距和信噪比的情况下对MUSIC算法性能的影响,对实际天线阵列的设计和数据的优化处理有一定的指导意义。(本文来源于《数字通信世界》期刊2018年10期）
朱肃娴[5]（2018）在《几种空间谱估计测向算法的比较》一文中研究指出依据天线输出信号具有的特性进行测向的方法称为空间谱估计测向,其中包括MUSIC、ESPRIT算法等基本算法和一些适用性更强的算法。因此,在介绍空间谱的基础上,对使用广泛的空间谱测向算法进行详尽描述,并完成相应的仿真,通过比较几种常用空间谱估计测向算法的优缺点,不断完善相关算法。(本文来源于《通信电源技术》期刊2018年08期）
范迪,林自豪[6]（2018）在《基于多重信号分类的空间谱估计算法研究》一文中研究指出本文研究了国内外阵列信号处理技术的发展历程,介绍了对空间信号波达方向(DOA)的分布进行超分辨测向的空间谱估计技术,研究了基于信号特征矢量子空间分解的多重信号分类(MUSIC)算法。(本文来源于《中国无线电》期刊2018年06期）
魏民,徐浩[7]（2018）在《基于多核DSP的空间谱估计快速算法》一文中研究指出基于子空间的MUSIC(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法是空间谱估计的重要方法,具有高精度、高分辨的优点,但同时具有运算量巨大,硬件上实现困难的缺点.针对运算量巨大的问题,特征分解将原本的复数域运算转到实数域,谱峰搜索使用分级搜索、对称压缩搜索、分配到多个核上进行运算,将谱峰搜索运算压缩至少1倍,缩减了运算量.硬件上选用了TI公司功能强大的TMS320C6678多核DSP芯片,使用了BIOS核间通信和共享内存技术,实现了多核同时运算.在实时性要求较高的情况下,此种实现方法具有重要的应用价值.(本文来源于《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
蒋宇潇[8]（2018）在《基于降维技术的二维空间谱估计算法研究》一文中研究指出作为阵列信号处理理论中的关键问题之一,空间谱估计可以通过测量空间中信号能量分布获取目标信号源的波达方向(Direction of arrival,DOA),进而实现目标源的定位。由于叁维空间中目标源的位置可以通过其二维角度参数进行定量刻画,所以二维空间谱估计在工程中较为实用。然而,常用的基于二维空间谱搜索的方法经常受限于多维度谱峰搜索带来的巨大计算量以及空间相干信号造成的协方差矩阵秩亏缺两大问题。基于此,论文从加权子空间拟合以及压缩感知理论入手解决上述问题。通过巧妙地降维处理实现具有低复杂度的二维空间谱估计。本论文的工作如下:(1)在统一的理论框架下,针对不相关信号源和相干信号源,分别提出了两种基于加权子空间拟合的二维空间谱估计算法,其核心思想是通过对二维联合阵列流形的零空间的正交投影进行参数化,从而将二维加权子空间拟合的优化问题转变为两个一维版本。对于不相关信号源,借助对其中一个加权子空间拟合函数优化以及闭式的阵列流形抽取技术实现二维角度参数的自动配对估计;对于相干信号源,借助对两个一维加权子空间拟合函数分别优化实现二维角度参数的非配对估计,然后通过信号子空间的唯一性完成配对。所提方法具有较低的计算法复杂度、较高的角度估计精度;同时针对相干信号源的算法也无需进行空间平滑,有效地利用了阵列孔径。(2)上述分而治之的方式需要以获知信号源类型为前提,具有一定局限性,针对该问题提出一种基于稀疏信号重构的二维空间谱估计算法。该算法利用压缩感知理论,将不相关/相干信号源的二维空间谱估计解耦为两个一维的稀疏信号重构问题,并同样通过信号子空间的唯一性完成配对,从而极大地降低了二维稀疏信号重构的计算复杂度。(本文来源于《长安大学》期刊2018-04-09）
杨东林[9]（2017）在《L型阵列中二维空间谱估计算法研究及其FPGA实现》一文中研究指出空间谱估计又被称为波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计,是阵列信号处理领域的一个关键问题,其应用深入到了诸多军用和民用领域,如声纳、通信等。而L型阵列是常用的二维DOA估计阵列,结构简单且容易实现,在实际中应用广泛。因此,本文开展L型阵列下二维DOA估计算法研究,选题具有理论意义和实际价值。工作如下:(1)针对非均匀L型阵列下的二维空间谱估计复杂度过高的问题,提出了多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)类算法、CAPON类算法和谱峰搜索传播算子(Propagator Method,PM)类算法。提出的叁种算法无需进行运算量较大的二维谱峰搜索,采用级联的一维搜索实现二维DOA的联合估计,大大降低了计算复杂度,同时角度估计性能非常接近相应的二维DOA算法。(2)针对互质L型阵下的二维空间谱估计问题,研究了两种利用旋转不变性进行DOA估计的算法和两种谱峰搜索类算法。利用旋转不变性的算法包括借助旋转不变性进行信号参数估计(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法和旋转不变PM算法,以上算法利用两个子阵间的互质关系消除利用子阵进行独立估计得到的模糊角度,相较于均匀L型阵列,互质L型阵列下的相应算法具有更好的角度估计性能。谱峰搜索类算法包括基于一维MUSIC和基于一维CAPON的二维空间谱估计算法,以上算法利用互质L型阵的X轴和Y轴分别进行DOA估计得到角度有关信息,再进行额外配对,其复杂度相较于二维算法大大降低,同时其角度估计性能优于均匀阵下的相应一维算法。(3)针对扩展互质L型阵列下的二维空间谱估计问题,提出了两种谱峰搜索类算法,包括基于一维MUSIC和一维谱峰搜索广义ESPRIT(General Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,GESPRIT)的二维空间谱估计算法,以上算法利用扩展互质L型阵的X轴与Y轴分别进行DOA估计得到角度有关信息,再进行额外配对,其复杂度相较于二维算法大大降低,同时其角度估计性能优于均匀阵下的一维算法。(4)利用Verilog-HDL语言在FPGA平台上进行非均匀L型阵列下基于一维CAPON算法的空间谱估计,主要内容包括协方差矩阵求解、矩阵求逆、谱峰搜索等模块的FPGA实现,利用Modelsim展示了各个模块的仿真结果,并与MATLAB平台下的仿真结果进行了对比,测试结果验证了非均匀L型阵列下基于一维CAPON算法的空间谱估计算法在FPGA平台上的有效性。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2017-12-01）
陈旭彬,任培明,戴慧玲[10]（2017）在《一种基于空间谱估计测向算法的仿真与实现》一文中研究指出空间谱估计测向方法以其超分辨力、高灵敏度和高准确度的测向性能逐渐在无线电测向发展中发挥重要作用。在对空间谱估计测向相关理论和MUSIC算法阐释的基础上,提出了具体仿真程序和系统设计思路,最后用实验验证了该系统具有实用性和高灵敏度特性。(本文来源于《移动通信》期刊2017年14期）
空间谱估计算法论文开题报告
（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：
针对子空间算法在空间谱估计过程中运算量大、工程实现困难的问题,文中利用共轭梯度算法的快速收敛性进行特征分解,自适应更新信号子空间和噪声子空间,之后使用到ESPRIT算法中,计算出两个子阵的信号空间,利用旋转不变性完成对信号源的跟踪。通过与一般的特征分解算法进行分析和仿真对比后,表明算法不但有快速收敛的特点,而且能够降低算法的计算复杂度。将共轭算法与DOA算法结合,具体分析后,给出算法在FPGA上的实现方案,最后对算法进行了多方面的仿真实验,证明了算法不但可以完成精确的DOA估计,而且能改善子空间算法在实时性和跟踪性上的问题。
（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。
空间谱估计算法论文参考文献
[1].任生凯,刘尚钞,王开斌,周瑞青.相干信源DOA估计的一种改进空间谱估计算法[J].航天电子对抗.2019
[2].李磊,秦云.基于共轭梯度法的空间谱估计算法的实现[J].信息技术.2019
[3].叶沙琳,张永,杨桃丽,李威.基于稀疏空间谱估计的星载SARDBF算法[J].上海航天.2018
[4].胡荣飞,林自豪,杨娟.空间谱估计经典MUSIC算法性能分析[J].数字通信世界.2018
[5].朱肃娴.几种空间谱估计测向算法的比较[J].通信电源技术.2018
[6].范迪,林自豪.基于多重信号分类的空间谱估计算法研究[J].中国无线电.2018
[7].魏民,徐浩.基于多核DSP的空间谱估计快速算法[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版).2018
[8].蒋宇潇.基于降维技术的二维空间谱估计算法研究[D].长安大学.2018
[9].杨东林.L型阵列中二维空间谱估计算法研究及其FPGA实现[D].南京航空航天大学.2017
[10].陈旭彬,任培明,戴慧玲.一种基于空间谱估计测向算法的仿真与实现[J].移动通信.2017
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