基于壓縮感知的信號分離技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、海洋聲層析術(shù)利用的一個重要的性質(zhì)是聲信號在水中的多路徑傳播性質(zhì)。由于每一個射線路徑都覆蓋不同的海洋區(qū)域,多路徑傳播性質(zhì)可以為淺海海洋聲層析術(shù)(Ocean Acoustic Tomography,OAT)的反演過程提供更多的信息。但多路徑傳播同時產(chǎn)生干擾區(qū)域,海洋聲層析術(shù)中首先需要用陣列處理技術(shù)對射線路徑分離。水聲信號在淺海中沿多路徑傳播,形成不同角度的射線路徑,實現(xiàn)DOA估計即完成了對射線路經(jīng)的分離。但現(xiàn)有射線路徑分離算法對于淺海復(fù)雜的

2、環(huán)境中仍然存在著分辨力較弱和對噪聲魯棒性差的問題。而近年來被提出的壓縮感知算法為波達方向估計提供了一種新的信號重構(gòu)和參數(shù)估計方法。
  本文在淺海背景下提出兩種基于壓縮感知的寬帶DOA估計算法,用于在空間域上有效地分離射線路徑。其主要工作如下:
  (1)闡述了壓縮感知理論的基本原理,對基于壓縮感知的經(jīng)典窄帶DOA估計方法l1-SVD算法和l1-SRACV算法進行了理論分析和仿真實驗,分析了現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點,為把窄帶算法擴展

3、到寬帶領(lǐng)域奠定了理論基礎(chǔ)和研究方向。
  (2)針對l1-SRACV算法運算量大的缺點,本文提出了一種基于陣列協(xié)方差矩陣的寬帶凸優(yōu)化算法,該方法將寬帶信號在頻域內(nèi)分解成J個窄帶分量,然后在每個子帶上直接進行窄帶處理,即對比陣列輸出采樣信號的協(xié)方差矩陣內(nèi)各原子結(jié)構(gòu),提取部分原子進行重組矩陣,并對新矩陣進行稀疏重構(gòu)。根據(jù)信號子空間和噪聲子空間的正交性構(gòu)造空間譜,對所有子帶的空間譜進行平均,最后得到寬帶信號空間譜估計。提取協(xié)方差矩陣主對

4、角線元素構(gòu)造稀疏矩陣的方式明顯改善了l1-SRACV算法運算量大的缺點,仿真實驗證明該方法能夠有效地抑制偽譜峰,獲得更精確的DOA估計。
  (3)針對現(xiàn)有稀疏重構(gòu)DOA估計算法不能有效抑制噪聲項以及在相干信號源情況下,協(xié)方差方法不能準確的估計出來波方向的問題,本文提出一種基于四階累積量的寬帶凸優(yōu)化算法。在陣列測向中,利用高階累積量的盲高斯性,可以抑制空間高斯色噪聲;由于多路徑傳播的影響,接收信號中如果存在相干信號則會降低自相關(guān)矩

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