导读:本文包含了角度估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:双基地MIMO雷达,相干信号,角度估计,列维扩展信号子空间
角度估计论文文献综述
郑志东,董莉,文刚,徐凯[1]（2019）在《基于“列维扩展”信号子空间的双基地MIMO雷达相干角度估计》一文中研究指出针对传统算法在解相干时存在阵列孔径损失以及计算量大的问题,提出了基于"列维扩展"信号子空间的相干目标角度估计方法。该方法首先利用两个低复杂度的低维协方差估计来替代高复杂度的高维协方差估计,构造出"列维扩展"信号子空间,证明该子空间的列满秩性质不受目标相干性、回波单多快拍数的影响。然后提取出"扩展"旋转不变因子,实现了目标收发角度估计,最后利用空域滤波法实现收发角度的配对。仿真实验与数据分析表明:该方法在解相干时无需牺牲阵元孔径,其估计精度优于空间平滑类算法,并且适用于单次快拍数据情况的收发角度估计。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2019年05期）
周必雷,王永良,李荣锋,刘维建,陈浩[2]（2019）在《一种主瓣灵巧干扰环境下的盲距离-角度联合估计方法》一文中研究指出提出了一种主瓣灵巧干扰环境下的盲距离-角度联合估计方法,可有效对抗主瓣灵巧干扰(Mainlobe Smart Jamming,MSJ)并提取目标回波的距离-角度联合参数信息.新方法首先利用阵元级数据进行盲源分离(Blind Source Separation,BSS),分离目标回波和干扰,同时可得到信源混合矩阵的估计.然后根据主瓣灵巧干扰在某一角度上表现为多个回波信号,而目标只有一个回波这一先验信息来鉴别目标和主瓣灵巧干扰,由此可以估计目标的距离参数.最后,由上述的鉴别结果得到对应目标的混合矩阵的列矢量,其包含了目标导向矢量信息,据此可估计目标的空间角度参数.仿真结果表明,新方法可以至少有效对抗2个主瓣灵巧干扰,且可同时得到较高的目标距离-角度估计精度.另外,分析了目标输入信噪比、输入干噪比、目标与干扰的夹角、干扰空域个数对所提方法性能的影响,并给出了本文方法能够有效盲距离-角度联合估计的边界条件.(本文来源于《电子学报》期刊2019年09期）
金强,汤亚鸽,杨明[3]（2019）在《基于互质阵列的时延和到达角度联合估计算法》一文中研究指出针对基于OFDM系统的时延和角度联合估计中存在的精度不足,复杂度高等问题,文章将互质阵型引入到时延和角度的联合估计系统中,结合OFDM的结构特点,给出一种基于互质阵型的时延和到达角度联合估计算法,该算法采用互质阵型的大孔径特性提高了估计精度,为了降低运算复杂度,同时采用ESPRIT算法,进行DOA和TOA的降维搜索,减少了计算量。仿真实验表明,该方法能够以较低的复杂度实现DOA和TOA的联合估计,精度较高。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年24期）
王咸鹏,国月皓,黄梦醒,沈重,曹春杰[4]（2019）在《互耦条件下MIMO雷达非圆目标稳健角度估计方法》一文中研究指出提出了一种在互耦条件下基于酉张量分解的多输入多输出(MIMO)雷达非圆目标稳健的角度估计算法。所提算法首先在张量域利用互耦系数矩阵的带状对称Toeplitz结构来消除未知互耦的影响,然后通过构造一个特殊的增广张量捕获非圆信号的非圆特性与其固有的多维结构特性,并利用增广张量的centro-Hermitian特性通过酉变换转化为实值张量,最后利用高阶奇异值分解(HOSVD)获得信号子空间,结合实值子空间技术获得目标的离开方向(DoD)和到达方向(DoA)估计。由于同时利用信号的非圆结构与多维结构特性,所提算法具有比现有的子空间算法更准确的角度估计性能,同时所提算法只需要实值运算,具有较低的运算复杂度。仿真结果表明,所提算法具有有效性与优越性。(本文来源于《通信学报》期刊2019年07期）
黄保涛,蒋敏,伍光新,邢文革[5]（2019）在《一种新的低空目标角度估计方法》一文中研究指出针对低空、超低空目标波达角度估计受多径畸变影响的问题,提出一种基于叁子阵天线无特征分解的低空波达角度估计算法。该算法首先通过空间平滑构建叁子阵天线,以降低信号矩阵的维度;然后利用低空环境下叁子阵天线回波信号的形式,构造接收信号的正交矢量;最后通过角度谱函数完成多径情形下目标仰角的估计。算法直接利用回波信号协方差矩阵进行角度估计,省去了信号去相关、信源估计的繁琐过程,避免了通过特征分解划分信号子空间、噪声子空间等问题。通过数值仿真分析给出波达角度估计性能,证实了在低信噪比时该算法估计精度优于传统的测角算法。(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2019年05期）
王素云,张雪飞,褚艳广[6]（2019）在《一种运动模糊图像模糊角度估计法》一文中研究指出论文针对相机和被摄物体之间有相对运动而造成的模糊图像,采用先对模糊图像的频谱图进行直方图均衡化处理,调整图像灰阶处理的动态分布,将图像灰阶调整到近似均匀分布,然后利用Radon变换的极大值(MRT)算法对运动模糊角度进行估计的方法,生成点扩散函数,为进一步图像复原打下基础。(本文来源于《信息系统工程》期刊2019年06期）
未平[7]（2019）在《基于蓝牙角度估计的室内定位技术研究》一文中研究指出伴随无线通信技术和众多智能产品应用的发展,室内定位技术已经成为当前国内外的一个重点研究课题。目前最常用的室内定位方案有基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的定位技术和基于信号到达角(Angle of Arrival,AOA)的定位技术,但是这些定位技术均需要多个接入点(Access Point,AP)进行联合定位,且定位精度不高、实用性较差,特定条件下如单个AP时很难进行定位。针对室内环境下高精度定位实现困难的问题,利用蓝牙技术低功耗、低成本和小型化的优势,本文开展基于蓝牙角度估计的室内定位技术研究。研究的内容如下:首先,本文研究了单通道测向技术,详细分析了两种不同的单通道测向方法:单通道比幅测向的Watson-watt算法,以及基于单天线旋转的多普勒测向算法。对两种方法进行分析,同时指出了算法的缺陷。针对这些问题,本文设计了基于蓝牙系统单通道测向的改进方法,详细研究了该方法的测向原理,对比现有的定位系统,分析该系统应用于室内定位场景下的优势。详细分析了系统存在的相位误差,并针对不同的相位误差,分别采用了分时误差消除方法和阵列误差有源校正方法。搭建单通道测向平台进行了实验,验证单通道测向的正确性。其次,本文研究了经典MUSIC二维角度估计算法,由于经典算法只针对角度域参数进行估计,应用在室内定位场景中存在天线失配的问题。因此本文把极化阵列信号处理方法引入到室内定位系统中进行研究,解决了室内定位场景下二维角度估计精度不高的问题。本文对极化MUSIC算法进行了快速降维处理,并对优化算法进行性能仿真分析。结果表明:算法复杂度降低,并保持了参数估计性能,增加了系统的实用性。同时本文阐述了基于二维角度定位的几何位置关系原理,为了提高定位精度,还研究了基于位置坐标的滤波算法,对算法进行了仿真分析。最后,分别在空旷环境和室内环境下搭建测试平台对算法进行了测试验证。通过对比发现,本文算法定位性能优于经典MUSIC算法性能。基于蓝牙角度估计的室内定位技术可以实现单基站高精度定位,90%的定位误差为0.7米,满足室内定位需求。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
车晓男[8]（2019）在《Alpha噪声背景下双基地MIMO雷达目标角度估计方法研究》一文中研究指出多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达是雷达探测领域上的研究热点,它是将MIMO技术和雷达系统结合在一起形成的一种新兴雷达。双基地MIMO雷达目标角度估计算法中的噪声假设大都是基于高斯噪声背景下进行研究的,但在大量的信号处理实践中发现,这种基于二阶矩和高阶累计量的信号处理方法鲁棒性很差。研究表明,双基地MIMO雷达所处的噪声环境中,不单单只存在高斯噪声,而且大量地存在着非高斯冲击噪声。Nikas明确指出:Alpha稳定分布可以用于此类噪声的数据建模。冲击噪声对目标角度估计算法的危害极大,传统基于二阶矩和高阶累积量的信号处理方法性能严重下降甚至失效。针对这一问题,论文围绕着a噪声背景下的双基地MIMO雷达的目标角度估计问题,进行了如下研究:1.基于分数低阶矩和归一化相关的双基地MIMO雷达角度估计方法针对冲击噪声背景下双基地MIMO雷达的DOA-DOD联合估计问题,研究了分数低阶矩理论和归一化相关理论,并提出了两种算法:FLOM Unitary-ESPRIT算法和归一化相关Unitary-ESPRIT算法。通过计算机仿真,在冲击噪声背景下,本文提出的两种算法都能够正确地估计出波达方向角(Direction of Arrival,DOA)和波离方向角(Direction of Departure,DOD),并能够实现角度参数自动配对。2.基于降维Root-MUSIC的双基地MIMO雷达角度估计方法针对2D-MUSIC算法需要二维谱峰搜索,计算复杂度高的问题,研究了一种在冲击噪声背景下的降维Root-MUSIC角度估计方法。该算法不需要谱峰搜索,算法复杂度低,角度估计精度高,能够实现角度参数自动配对,并且可以扩展到其他的阵列。通过计算机仿真验证了该算法的有效性。3.基于单位圆变换的双基地MIMO雷达角度估计方法在特征指数α的值域在0＜α＜1范围时,基于分数低阶矩的信号处理方法性能退化严重,不能有效地抑制冲击噪声影响。针对这一问题,研究了单位圆变换的基础理论,并提出基于单位圆变换的最小范数MUSIC角度估计算法,该方法不仅保留了信号的相位信息,而且能有效地抑制冲击噪声。最后,通过计算机仿真验证了算法在强冲击噪声环境下可以有效地估计目标角度并有较好的角度估计性能。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
庞帅轩[9]（2019）在《基于稀疏阵列的FDA-MIMO雷达距离—角度联合估计方法研究》一文中研究指出频控阵(FDA)雷达是美国学者P.Antonik等人于2006年提出的一种新型雷达,与传统雷达不同,其发射天线阵列采用频率分集技术,在各个发射阵元上均增加了一个个有序的频率增量,使FDA雷达的波束是距离-角度相关的。将FDA雷达与多输入多输出(MIMO)技术相结合就形成了FDA-MIMO雷达,它作为一种新型雷达机制,近年来得到了广泛关注。目标距离-角度参数联合估计是FDA-MIMO雷达目标定位的关键,而参数估计的精度与分辨率则是参数估计的重要指标,其主要影响因素有阵列孔径、快拍数与信号带宽等。传统的FDA-MIMO雷达目标定位问题中,天线阵列多配置为均匀线阵,具有M个阵元的ULA最多可定位M-1个目标。稀疏阵列是近几年出现的新型天线阵列,包括互质阵列、嵌套阵列等。与传统的均匀线阵不同,稀疏阵列在具有与均匀线阵相同物理阵元数时,可以通过阵列等效获得更大的虚拟阵列孔径,从而获得更好的参数估计性能。然而,在稀疏阵列的阵型等效过程中会导致信号的秩亏缺问题,解决这一问题的经典方法为空间平滑,但空间平滑会牺牲部分阵列孔径,造成雷达参数估计性能的下降。近年来出现的压缩感知算法,可以在不牺牲阵列孔径的前提下有效地解决稀疏阵列等效导致的秩亏缺问题。因此,本文基于压缩感知理论,并采用稀疏阵列(互质阵列和嵌套阵列),对FDA-MIMO雷达距离-角度联合估计问题展开深入研究。所作的创新性工作如下:首先,将FDA-MIMO雷达的天线阵列分别配置为互质阵列和嵌套阵列,并将雷达发射天线各阵元载频间隔配置为互质频率间隔和嵌套频率间隔,提出两种新型单基地FDA-MIMO雷达信号模型------互质频率间隔互质阵列FDA-MIMO雷达和嵌套频率间隔嵌套阵列FDA-MIMO雷达,并在上述信号模型下提出一种基于二维空间平滑MUSIC(2D-SSMUSIC)算法的目标距离-角度联合估计方法。与传统均匀线阵FDA-MIMO雷达相比,两种新型雷达模型的阵列孔径更大,参数估计的分辨率更高。然后,针对稀疏阵列阵型等效导致的秩亏缺问题以及空间平滑技术导致的阵列孔径减小问题,提出一种基于二维正交匹配追踪(2D-OMP)的稀疏阵列FDA-MIMO雷达目标距离-角度联合估计方法。2D-OMP算法分别采用互质阵列和嵌套阵列作为天线阵列,以压缩感知理论为工具,能有效地解决子空间方法所存在的问题。仿真结果表明,此算法相较于传统子空间算法具有更高的估计精度与目标分辨率。最后,针对2D-OMP算法中计算复杂度高的问题,进一步提出一种基于二维分段正交匹配追踪(2D-StOMP)的FDA-MIMO雷达目标距离-角度联合估计方法。2D-StOMP算法基于收缩迭代与压缩感知理论,相较于传统算法,具有更高的参数估计精度与目标分辨率。2D-StOMP算法与2D-OMP算法具有相近的估计精度,但具有更低的时间复杂度。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
潘宗辉,刘志,李富峰,何琼[10]（2019）在《空间角度复合应变估计中的运动伪影产生因素研究》一文中研究指出颈动脉弹性成像可用于分析动脉内斑块的应变分布,并对其破裂风险(即易损性)进行有效评估。空间角度复合(Spatial Angular Compounding,SAC)方法已被提出来进一步改善其应变估计的性能。然而,在SAC各个角度的发射、接收过程中,斑块的运动和形变可能会导致运动伪影。因此,本研究的目的是通过仿真实验对基于SAC的应变估计中导致运动伪影产生的因素进行研究,包括脉冲重复频率(Pulse Repetition Frequency,PRF)和偏转角度数量(Number of Steering Angle,NSA)。在仿真实验中,物体被施加一个恒定速率为2s~(-1)的轴向压缩,来模拟理想情况和有运动伪影情况下的成像过程。本研究分析了PRF为200 Hz～10 kHz和NSA为1、3、5和7时的SAC应变估计性能,并通过信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)和对比度噪声比(Contrast-to-NoiseRatio,CNR)进行定量评估。结果表明,当PRF<4 kHz时,SNR和CNR会随PRF增加而增加,之后趋于平稳。对比不同角度SAC的结果发现,当PRF<1 kHz时,角度数越少,SNR和CNR越高;当PRF>4 kHz时,不同角度SAC的SNR和CNR皆比较接近。综上,本研究评估了PRF和NSA对SAC方法在应变估计中的影响。对于颈动脉弹性成像,基于PRF>4 kHz和NSA=3的SAC可以获得运动伪影较小的应变图像。(本文来源于《中国医疗设备》期刊2019年05期）
角度估计论文开题报告
（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：
提出了一种主瓣灵巧干扰环境下的盲距离-角度联合估计方法,可有效对抗主瓣灵巧干扰(Mainlobe Smart Jamming,MSJ)并提取目标回波的距离-角度联合参数信息.新方法首先利用阵元级数据进行盲源分离(Blind Source Separation,BSS),分离目标回波和干扰,同时可得到信源混合矩阵的估计.然后根据主瓣灵巧干扰在某一角度上表现为多个回波信号,而目标只有一个回波这一先验信息来鉴别目标和主瓣灵巧干扰,由此可以估计目标的距离参数.最后,由上述的鉴别结果得到对应目标的混合矩阵的列矢量,其包含了目标导向矢量信息,据此可估计目标的空间角度参数.仿真结果表明,新方法可以至少有效对抗2个主瓣灵巧干扰,且可同时得到较高的目标距离-角度估计精度.另外,分析了目标输入信噪比、输入干噪比、目标与干扰的夹角、干扰空域个数对所提方法性能的影响,并给出了本文方法能够有效盲距离-角度联合估计的边界条件.
（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。
角度估计论文参考文献
[1].郑志东,董莉,文刚,徐凯.基于“列维扩展”信号子空间的双基地MIMO雷达相干角度估计[J].探测与控制学报.2019
[2].周必雷,王永良,李荣锋,刘维建,陈浩.一种主瓣灵巧干扰环境下的盲距离-角度联合估计方法[J].电子学报.2019
[3].金强,汤亚鸽,杨明.基于互质阵列的时延和到达角度联合估计算法[J].科技创新与应用.2019
[4].王咸鹏,国月皓,黄梦醒,沈重,曹春杰.互耦条件下MIMO雷达非圆目标稳健角度估计方法[J].通信学报.2019
[5].黄保涛,蒋敏,伍光新,邢文革.一种新的低空目标角度估计方法[J].西安电子科技大学学报.2019
[6].王素云,张雪飞,褚艳广.一种运动模糊图像模糊角度估计法[J].信息系统工程.2019
[7].未平.基于蓝牙角度估计的室内定位技术研究[D].重庆邮电大学.2019
[8].车晓男.Alpha噪声背景下双基地MIMO雷达目标角度估计方法研究[D].吉林大学.2019
[9].庞帅轩.基于稀疏阵列的FDA-MIMO雷达距离—角度联合估计方法研究[D].吉林大学.2019
[10].潘宗辉,刘志,李富峰,何琼.空间角度复合应变估计中的运动伪影产生因素研究[J].中国医疗设备.2019