文档介绍：摘域。本论文着重于研究匹配追踪算法在宽带阵列信号处理中的应用。率和问墓兰扑惴ǎ约盎谖耷罘妒橐换ご淼腗.Ⅷ要算法。介绍自适应的信号稀疏分解方法——Ⅷ算法。线性调频信号惴旱赜τ糜谕ㄐ拧⒗状铩⑸傻认低常琇信号的参数估计问题,长期以来为人们所重视,进行了广泛而深入的研究。本文以信号为研究对象,针对藕旁诟咚拱自肷头歉咚钩寤髟肷肪下的参数估计方法进行研究。目前应用广泛的时频分析方法,通过构建空间时频分布矩阵并与传统的阵列信号处理方法相结合,得到非平稳信号的参数估计。但该类方法估计性能受时频点的选取及交叉项的影响,只有在信噪比较高的情况下才具有较好的估计性能。稀疏分解作为一种新的信号分解与表示方法,被引用到阵列信号处理领⒀芯縇信号的时域、频域特征及几种典型的时频分析算法,..提出基于分解的宽带藕哦ù锓较蚬兰扑惴āK惴ǜ阵列结构和信号形式自适应地建立过完备原子库,通过纸饨罅薪邮帐据分解到最佳原子上,实现高精度的信号参数估计。计算机仿真实验说明,本文算法分辨率优于时频相干子空间甋方法,尤其在低信噪比、多信源情况下仍然有较高的估计精度。.⑻岢鲈趕口寤髟肷肪持械母叻直娌问兰扑惴ā=ǚ质徒拙与算法相结合,。:线性调频信号;稀疏分解;匹配追踪;参数估计;分数低阶矩西南交通大学硕士研究生学位论文第主要工作和贡献有:法。‘
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指导老师签名:奄弘魄簟等文储躲蠢奄日期。、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于C芸冢年解密后适用本授权书;槐C苋眨褂帽臼谌ㄊ椤朐谝陨戏娇蚰诖颉”‘
西南交通大学学位论文创新性声明究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文的主要创新点如下:提出在高斯白噪声环境下,基于分解的宽带藕诺亩达方向估计算法,提出在阳省冲击噪声环境中的高分辨参数估计算法。将分数低阶矩与惴ㄏ嘟岷希岢龌贔甅纸獾目带藕牌德屎虳参数的估计算法,以及基于无穷范数归一化预处理的德矢慕惴ǎ
第滦髀研究背景及意义阵列信号处理是现代信号处理的一个重要分支,在电子战系统和广域无线网络系统中的应用十分广泛。空间信号到达方向估计一阵列测向技术,是阵列信号处理领域的一个重要研究方向【小4釉缙诘牟ㄊ纬傻浇攴⒄蛊鹄的超分辨空间谱估计技术,阵列测向技术研究已走过了相当长的发展历程,先后经历了由简单的窄带、非相干信源假设到复杂的宽带、相干信源假设、由简单的高斯空间白噪声环境到复杂的未知空间色噪声环境、由纯理论方法研究到面向工程的实用算法研究等各个不同的发展阶段。宽带非平稳信号作为现实生活中普遍存在的信号形式,其分析处理在现代信号处理中占有特殊重要的地位。线性调频约案髦址窍咝缘髌麹藕攀抢状锪煊虺<男藕判问健6杂谡饫嗟湫偷姆瞧轿刃藕诺牟数估计和测向问题是近来研究的热点。此类信号的特征可以用频率的变化规律作完整的描述,而信号的时频分布恰好能够反映频率随时间的变化关系,因而可以将时频分析方法与阵列信号处理技术相结合,实现对非平稳信号的时频空多维参数联合估计。干扰信号即噪声信号。噪声产生的原因有很多种,它可以从相邻信号源中产生,号处理中是不可避免的,因此,信号处理的任务需要从含有噪声的数据中来恢复期望信号或提取期望信号的相关信息。我们通常假设噪声为白噪声,满足高斯模型。将噪声假设为高斯分布,可以给算法的推导和理论分析带来很大的方便,因为对高斯假设通常是线性处理,而且高斯分布通常只需要用均值和方差实际应用中,遇到的信号或噪声往往都不是高斯分布的。在语音恢复、雷达、声纳、电话学、卫星通信等领域,大量实际问题中的噪声通常是非高斯的冲击西南交通大学硕士研究生学位论文第几乎在所有信号处理应用中,观测数据中都同时存在期望信息和不希望的从自然界本身产生,由人为产生,或者从观测过程中产生等等。由于噪声在信两个参数即可描述。而非