基于分布式壓縮感知的水聲陣列信號(hào)處理.pdf

1、本文將分布式壓縮感知理論應(yīng)用在水聲陣列信號(hào)處理中，主要包括陣列信號(hào)的聯(lián)合恢復(fù)和參數(shù)估計(jì)兩個(gè)部分。
　　 首先，本文回顧了陣列信號(hào)處理的發(fā)展歷史和壓縮感知理論的研究現(xiàn)狀。
　　 然后，介紹了壓縮感知理論的基本內(nèi)容，從信號(hào)的稀疏表示，測(cè)量矩陣的性質(zhì)和恢復(fù)算法的介紹三個(gè)方面詳細(xì)闡述了壓縮感知理論實(shí)現(xiàn)的原理。
　　 第三，介紹了針對(duì)多傳感器應(yīng)用的分布式壓縮感知理論，以及常用的三種聯(lián)合稀疏模型，并介紹了一種適用于同步稀疏模

2、型的SOMP算法?；谒曣嚵兄懈髀沸盘?hào)具有相同的頻譜結(jié)構(gòu)的基本事實(shí)，應(yīng)用SOMP算法重構(gòu)恢復(fù)陣列信號(hào)。根據(jù)輻射噪聲的不同類型，給出了分布式壓縮感知的不同應(yīng)用方法，實(shí)現(xiàn)了一定程度的壓縮采樣，達(dá)到了預(yù)期的效果。
　　 第四，本文還研究了基于冗余字典表示的水聲陣列信號(hào)參數(shù)估計(jì)問(wèn)題。利用陣元間信號(hào)時(shí)延結(jié)構(gòu)的高度稀疏特性，利用一個(gè)陣元信號(hào)做冗余字典，實(shí)現(xiàn)了其他陣元的超高壓縮比的采樣。實(shí)驗(yàn)表明，時(shí)延估計(jì)的精度沒(méi)有受到影響，估計(jì)成功的概率很