导读:本文包含了近场源参数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:阵列信号处理,四阶累积量,信源参数估计,极化敏感阵列
近场源参数估计论文文献综述
黄志强,邢春华,黄丽[1]（2019）在《一种基于极化敏感阵列的近场源五维参数估计方法》一文中研究指出该文提出了一种基于四阶累积量近场窄带信源参数新的估计方法。该方法利用极化敏感阵列和多重旋转矢量不变技术估计信源五维参数(载波频率、方位角、俯仰角、距离和极化参数),无需谱峰搜索和多维参数匹配,且适用于加性高斯噪声环境。此外,该方法由于采用了非中心对称结构的阵列,可有效减少阵列孔径损失。仿真实验验证了该方法的有效性。(本文来源于《电子质量》期刊2019年10期）
蔡力军,周晓东,陈芬[2]（2018）在《船舶通信系统的近场源多维参数估计》一文中研究指出针对传统船舶通信系统中近场源参数估计准确率不高的现象,提出船舶通信系统的近场源多为参数估计。确定近场源多维矩阵阵元,利用阵元间距对多维空间内的延时相位差进行标记,并划定多维参数预估的矩阵范围,采用多维阵元参数估计算法,对多维空间内的近场源数据矩阵进行参数估计处理,实现多维参数估计。仿真实验结果表明,近场源多维参数估计方法比传统估计方法的参数估计效率高出20%,并具备极高的有效性。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年22期）
邹明杲[3]（2018）在《基于声矢量的近场源参数估计研究》一文中研究指出声矢量传感器是一种可以同步测量声压和振速的传感器,与单一的声压标量传感器相比能够获取更为丰富的声源信号信息,声矢量传感器是新型声呐中的一个核心组件在水声工程中已经被广泛运用。学者们对声矢量传感器的研究更多利用阵列信号处理的知识对声源信号定位。目前对声矢量远场源定位算法的研究比较成熟,但是对于近场声源目标定位算法研究的还较少。近场声源定位问题需要同时估计信源的到达角和距离参数,定位问题更复杂,因此并不能直接将远场定位方法运用到近场源参数定位中。本文研究了基于四元数解模糊的远场声源定位和基于压缩感知、支持向量回归和平行因子方法的近场声源定位方法,内容具体如下:首先,对于声矢量远场接收模型,当阵列间隔大于二分之一波长时会出现角度估计模糊的问题。基于四元数理论建立了声矢量传感器阵列的四元数接收模型,提出了一种在该模型下的四元数解模糊算法。并且与长矢量解模糊算法相比具有运算量低,精度更高。通过对均匀圆阵的仿真试验,验证本文算法的有效性。然后,对于声矢量近场接收模型,针对现有的高阶ESPRIT近场声源定位算法运算量大的问题,研究了基于四阶累积量与平行因子分析相结合的近场声源定位改进算法,降低了计算复杂度。在压缩感知理论基础上,借鉴角度和距离分离的思想利用SOMP、L1-SVD和MFOCUSS叁种稀疏恢复算法用于近场声源参数估计,分析比较了它们之间的定位性能。针对循环平稳的近场声源信号研究了一种循环叁阶矩与稀疏恢复结合的近场声源定位算法。在机器学习理论基础上,提出了一种基于多输出支持向量回归(MSVR)的近场声源参数定位算法,与两步MUSIC算法相比能够处理相干信源以及分辨低信噪比下小间隔角度,并且训练好的模型可以对数据快速处理。通过仿真验证了所提算法的有效性。最后,制作了一个小软件,该软件界面可以对仿真条件的信噪比、阵元数、快拍数、信号源的角度和距离等参数修改,并且方便展示仿真的均方根误差图、散点图、成功概率图以及算法之间的对比图形。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
李冰[4]（2017）在《脉冲噪声环境下的近场源多维参数估计》一文中研究指出波达方向(DOA)估计是一种定位信源的技术,在多个领域中起着重要的作用。传统的DOA估计算法都是假定信源处于远场的情况下,即阵元接收到的是平面波。但当信源位于菲涅尔(Fresnel)区域时,远场假设此时将不再成立,所以传统的DOA估计算法将不再有用。目前的近场源参数估计大多是在高斯噪声背景下进行的研究,然而自然界中的一些噪声往往具有很强的脉冲性而无法用高斯分布来描述。在这种非高斯噪声环境下,原来基于高斯噪声数学模型设计的近场参数估计算法将会失效。目前,分数低阶统计量已经成为研究脉冲噪声环境下阵列信号处理算法的有力工具。本文结合传播算子(PM)和分数低阶统计量(FLOM),提出基于分数低阶相关和传播算子的MUSIC算法和基于分数低阶相关和传播算子的求根MUSIC 算法,分别简记为 PM-FLOM-MUSIC 算法和 PM-FLOM-ROOT-MUSIC算法。但基于分数低阶统计量的算法需要脉冲的先验知识,而先验知识在实际应用中一般很难得到。故提出基于传播算子和非线性压缩核函数变换相关(NCCFTC)的求根 MUSIC 算法,简记为 PM-NCCFTC-ROOT-MUSIC 算法。一般的近场源参数估计算法都是假定信号源频率已知,此时算法的应用将受到限制。故本文提出了基于分数低阶统计量和基于NCCFTC的近场频率、波达角度和距离的叁维参数估计算法,简记为FLOM-ESPRIT算法和NCCFTC-ESPRIT算法。由于基于稀疏重构理论的阵列参数估计算法比传统的基于子空间的阵列参数估计算法有着更高的性能。故本文基于压缩感知稀疏重构理论,结合分数低阶统计量和NCCFTC,提出基于分数低阶统计量的矢量化稀疏重构近场源参数估计算法,简记为FLOM-VEC,和基于NCCFTC的矢量化稀疏重构近场源参数估计算法,简记为NCCFTC-VEC。仿真实验证明了算法的有效性。(本文来源于《大连海事大学》期刊2017-02-01）
陈鑫[5]（2016）在《基于均匀圆阵的近场源参数估计解模糊算法研究》一文中研究指出近场辐射源定位在通信、雷达、声纳、电子对抗、天文学、海洋学等众多军事和国民经济领域中均有着重要且广泛的应用。均匀圆阵相对于其他阵列具有独特的结构优势,可实现近场源的叁维参数估计。在近场源参数估计中,相位模糊是制约其应用的关键性难题之一。当前的研究文献多采用限制阵列孔径大小来避免出现模糊,实际中,阵列大小往往固定,对超过阈值的高频近场源进行参数估计会出现相位模糊。本文着眼近场源相位差参数估计算法在工程运用中的模糊难题,在分析算法模糊特性的基础上,提出有效的解模糊方法。研究成果将为近场辐射源定位系统的设计与研制提供理论和技术支撑。所开展的主要工作及研究成果如下:第一章为绪论,对辐射源定位的发展进行简要总结,重点对均匀圆阵下近场源参数估计研究现状进行阐述,强调了制约近场源参数估计发展的相位模糊难题,指出了当前鲜有文献进行相关的研究,因此,提出合理有效的近场源参数估计解模糊方法具有迫切的现实需要。第二章主要研究了均匀圆阵下近场源相位差参数估计算法。首先,建立了均匀圆阵下多近场源参数估计模型;其次,描述了近场源相位差参数估计算法的步骤,并创新地将算法推广到适用于多个近场源的情形;最后,分析了算法的模糊特性,通过理论推导和仿真验证得到了在模糊条件下算法依然能够无模糊估计的近场源位置区域,为工程运用提供了指导作用。第叁章主要研究了通过旋转均匀圆阵使同一阵元形成虚拟短基线的解模糊方法。在固定阵列大小的均匀圆阵下,超过阈值频率的近场源参数估计会出现相位模糊,算法利用旋转前后形成的虚拟短基线来解模糊。需要指出的是,因为旋转前后两组接收数据存在初始相位差,需要利用位置固定的中心阵元的相位差来对其他阵元进行相位补偿。另外,本文还通过理论推导和仿真实验验证了算法能够采用的最大旋转角度,且其也是最优的旋转角度。实验结果表明:算法能够有效解相位模糊,且近场源参数估计精度较高,但需要两组分时接收数据限制其只适用于频率固定的定频近场源。第四章主要研究了同时满足定频和跳频近场源的均匀圆阵下基于多子阵结果聚类的解模糊方法。首先,近场源参数估计中的角度估计是引起模糊的主要原因,由于导向矢量中近场源角度和距离参数相互耦合,为了解角度估计的相位模糊,需要将二者进行分离,通过计算中心对称阵元接收数据的相位差能够将角度参数提取出来;其次,无模糊条件下的两组不同的相位差构成的子阵可以反演得到近场源的角度参数,通过将多子阵结果的相位差经过模糊度遍历可以构造出多组不同模糊度下的参数值,且每组结果中均包含角度估计的真实值。接着,采用基于欧式距离的聚类方法可以得到真实的近场源角度参数。最后,利用得到的无模糊角度解次长基线下相位差参数估计算法模糊,得到估计精度更高的近场源叁维参数。另外,本文还通过理论推导和仿真实验对算法在子阵结构和聚类样本选取上进行了性能分析。实验结果表明:算法能够有效解相位模糊,近场源参数估计精度较高,且无需分时接收数据可适用于定频及跳频近场源,但需要不少于8的偶数个阵元。第五章主要是全文的总结与展望。对全文的主要工作及创新点进行总结,并对近场源参数估计中阵列误差的校正及多径效应等问题进行了展望。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2016-11-01）
潘柳燕,刘梅林,曹群生,周烨[6]（2016）在《介质目标近场二维SAR微波成像电磁参数估计方法》一文中研究指出运用SAR成像原理对近场的金属介质目标进行毫米波成像研究,阐述了基于合成孔径雷达的二维微波成像算法原理,并详尽推导算法的计算方程。利用仿真软件获得的目标近场散射电场,采用成像算法进行逆散射微波成像。对实际生活中的常用有耗材质特氟龙进行成像仿真,成像效果良好,验证了成像算法的可行性。最终实现了多种介质目标的电磁参数的定量预估,并分析了影响目标成像效果的因素。通过预测值的仿真实验验证了SAR微波成像测定介质目标的电磁参数方法的正确性和可行性,为实际微波成像系统进行非金属材料的电磁参数测定提供了有价值的参考方法。(本文来源于《微波学报》期刊2016年05期）
周二宁[7]（2016）在《基于联合参数估计的MIMO雷达近场目标定位方法研究》一文中研究指出近些年来,目标定位和参数估计作为多输入多输出(MIMO)雷达的关键技术受到很多军用和民用机构的广泛关注。目前,学者们提出了很多MIMO雷达到达角(DOA)和发射角(DOD)估计算法,主要包括基于Capon的算法、降维MUSIC算法、ESPRIT、ESPRIT-MUSIC算法、多项式求根算法和一些不同环境下的联合估计算法。然而,现有的用于DOD和DOA估计的目标定位算法都是假设目标位于远场域,并且目标的回波波前是平面波。当目标进入雷达系统发射和接收阵列孔径的菲涅耳区时,将球面波近似为平面波将导致严重的性能恶化。所以提高MIMO雷达近场目标定位的精度具有重要的意义。本文对基于联合参数估计的MIMO雷达近场定位问题进行了较深入的研究。首先综述了MIMO雷达的研究背景和近场源定位技术的研究现状,介绍了研究中用到的数学工具,进而,分别针对单基地和双基地MIMO雷达系统,基于参数联合估计提出叁种MIMO雷达近场目标定位新算法,并对这些算法进行了仿真,通过仿真实验证明了算法的有效性。本文的研究工作得到国家自然科学基金项目(项目编号:61371158)的资助。本文的创新性研究工作如下:将远场参数估计中的联合对角化技术引入到MIMO雷达近场定位中,提出了一种基于联合对角化的单基地MIMO雷达近场定位算法。该算法利用十字形收发阵列模型,对叁维参数进行联合估计,能够有效解决单基地MIMO雷达近场目标定位问题,并具有较高的精度。将传统的基于二阶统计量的近场源参数估计算法与子空间算法相结合,提出一种基于四维参数估计的双基地MIMO雷达近场目标定位算法。该算法基于中心对称的收发阵列,利用接收数据的四个协方差矩阵构造两个统计量,并由它们的特征值和特征向量估计近场目标的DOD、DOA、发射阵列到目标的距离,再利用谱峰搜索来估计目标到接收阵列的距离。该算法需要五个发射阵列进行近场目标定位,能准确估计近场目标的四维参数,而且在多目标情况下四个参数能够实现配对。由于上述算法参数配对过程比较复杂,而且,谱峰搜索增加了运行时间。所以,进一步提出一种改进的双基地MIMO雷达近场定位算法。改进后的算法仅需要叁个发射阵列就可以实现对近场目标的准确定位,进一步减少了系统的复杂度,避免了谱峰搜索,而且不存在相位模糊的问题。(本文来源于《吉林大学》期刊2016-06-01）
叶延亮,王立国[8]（2015）在《基于传播算子的宽带近场源二维参数估计算法》一文中研究指出针对宽带线性调频近场源参数估计问题,提出一种基于非相干子空间算法的方向角和距离二维参数估计算法.该算法将宽带信号分解成若干个窄带信号,对每个窄带信号构造MUSIC谱函数,并通过谱峰搜索法估计方向角和距离二维参数,使用传播算子(Propagator Method,PM)直接估计接收信号的噪声子空间,构造谱函数,而不需要进行奇异值分解,可有效降低非相干子空间算法的计算量.该算法具有较高的估计性能,仿真实验证明了算法的有效性.(本文来源于《北华大学学报(自然科学版)》期刊2015年06期）
谢坚[9]（2015）在《近场复杂源高分辨参数估计算法研究》一文中研究指出传统的空间谱估计算法通常假设信源位于阵列的远场区域。然而在许多实际应用中,信源往往位于阵列的近场,这将引起远场算法性能的下降,甚至完全失效。因此,近场信号源参数估计问题已经成为阵列信号处理领域近十年的研究热点和难点。尽管近场源参数估计的理论日趋成熟,内容日益丰富,但如何充分利用信号的空-时-频-极化特性、提高参数估计性能、降低运算复杂度、提高算法稳健性、实现参数自动配对等问题仍是近场参数估计的重要研究内容。本文围绕这些问题,对近场复杂信号源的高分辨参数估计算法展开研究。主要工作可概括为如下叁个部分。第一部分研究了用于标量阵的近场源参数估计算法。首先,通过分析近场信号模型和两类经典近场算法,指出了现有算法中存在的阵列孔径损失问题。接着,针对近场非圆信号的参数估计问题提出了两种算法:非圆广义ESPRIT(NCGESPRIT)算法和实值非圆降秩(RVNCRARE)算法。NCGESPRIT算法对传统的GESPRIT算法进行扩展,得到信源的DOA估计,并给出了一种新的距离谱函数。RVNCRARE通过对近场扩展导向矢量进行不同形式的解耦后,两次使用实值降秩(RARE)估计器分别得到DOA和距离的估计,在运算量更低的实数域解决了近场非圆信号的参数估计问题。这两种算法均能有效地利用信号的非圆特性,在提高参数估计性能的同时增加可分辨信源的数目。最后,还提出了一种用于均匀圆阵的单个近场源四维参数估计的快速算法。通过构造阵元滞后和时间滞后的互相关序列,利用最小二乘得到方位、俯仰、距离以及频率的估计。该算法无需谱峰搜索和特征分解,计算简便,阵元数目配置灵活且阵列孔径可以扩展,更有利于工程实现。第二部分研究了用于电磁矢量阵的近场源参数估计算法。首先,介绍了一种基于正交偶极子阵列的近场源参数估计算法:极化ESPRIT-like算法。针对极化ESPRIT-like中孔径损失和参数配对的问题,利用非对称的线阵结构提出了一种改进算法。该算法能够充分利用阵列孔径以及极化带来的自由度,且避免了参数配对。其次,通过将偶极子与磁环进行空间分置,提出了一种新的基于拉伸式电磁矢量传感器的近场六维参数估计算法。该算法仅需一个六分量的全电磁矢量传感器,结构简单,且降低了偶极子与磁环之间的互耦。另外,该算法无需高阶累积量和谱峰搜索,各参数自动配对,因而运算量较低。第叁部分研究了远场源与近场源共存时的参数估计问题,提出了四种远近场混合源参数估计算法。首先,利用分布式相参阵列对空间混合源进行参数估计,提出了一种累量域的双尺度移不变算法。该算法主要分为两个阶段:第一阶段中,通过构造一个仅包含DOA信息的四阶累积量矩阵,可将DOA估计和距离估计解耦,并利用双尺度移不变ESPRIT在累量域分别得到DOA的有模糊精估计和无模糊粗估计;在第二阶段中,构造另外一个四阶累积量矩阵来避免秩亏损所导致的算法失效,通过对虚拟导向矢量进行解耦,得到距离的有模糊精估计和无模糊粗估计。经解模糊后实现对远近场混合源的高精度无模糊参数估计,在阵列规模不变的前提下实现了孔径扩展,提高了参数估计的精度。其次,针对实际应用中信源数的先验信息往往无法准确预知的问题,提出了一种无需信源数预估计的混合源参数估计算法。通过构造多个空时累积量矩阵,并利用这些矩阵间的联合对角化结构推导出了DOA估计谱函数,再由Capon方法得到距离参数的估计。该算法无需对混合源数目进行预估计,充分利用了阵列孔径及空域和时域信息,降低了信噪比门限。另外,提出了一种基于二阶统计量的DOA、距离、频率叁维联合估计算法。通过选择合理的阵元序号,构建四个二阶相关矩阵,采用ESPRIT方法得到方向、距离、频率的闭式解。该算法仅需二阶统计量,避免了谱峰搜索,因而计算复杂度有效降低。最后,针对互耦效应下的混合源参数估计问题,提出了一种两级降秩(TSRARE)算法。先通过RARE估计器得到远场DOA。在对互耦进行补偿之后,通过协方差矩阵差分消除远场分量,再次利用RARE得到近场源的DOA估计值,并由一维MUSIC搜索得到近场源的距离参数。TSRARE算法对互耦误差稳健,能够对远场源和近场源进行合理的分类,且无需高维搜索和参数配对。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2015-12-01）
马菁涛[10]（2015）在《近场、强弱目标参数估计算法研究》一文中研究指出传统的高分辨波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法通常都基于远场信号源的平面波模型。然而,当信号源靠近阵列位于近场区域时,近场信号源相对于阵列孔径需用球面波前精确描述,从而引入了近场源参数估计问题。本论文主要研究了如何对近场源模型下的目标参数进行精确估计。首先介绍了信号源分别位于远场和近场时,对其进行测向的基本原理。其次,提出了基于旋转干涉仪的近场源叁维参数估计算法,该算法利用旋转干涉仪在不同空间位置的阵列数据得到相位差序列,通过数字积分方法实现解相位模糊,能够实现近场源俯仰角、方位角和距离参数的联合估计。此外,还可以利用旋转干涉仪所得阵列数据的对称性来构造两个相关序列,进而由两个相关序列的相位分别提取出方位角和距离信息。最后,介绍了星载旋转干涉仪采用多假设非线性最小二乘(Multiple Hypothesis Nonlinear Least Square,MH-NLS)方法对地面目标进行定位的原理。仿真实验结果表明了所提算法的有效性和正确性。另外,当雷达对密集强弱目标进行检测时,由于分辨率有限以及易受目标能量强弱的影响,基于FFT的算法不能对这些目标进行有效的速度估计。基于此,本文采用基于协方差矩阵迭代自适应(Iterative Adaptive Algorithm,IAA)的改进Capon(Modified Capon,MCapon)算法对密集强弱目标的速度参数进行高分辨估计。该方法首先采用Keystone变换进行距离走动校正,然后利用目标所在的距离单元数据进行协方差矩阵重构,接着利用MCapon方法使得密集强弱目标信号的幅度输出保持为常数1,最后实现了目标速度的高分辨估计,且在保持高分辨的同时提高了稳健性。理论分析和实验仿真结果表明,所提方法可对位于同一距离单元的密集强弱目标径向速度参数进行有效的高分辨估计,估计性能优于传统FFT类方法以及子空间投影方法。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2015-12-01）
近场源参数估计论文开题报告
（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：
针对传统船舶通信系统中近场源参数估计准确率不高的现象,提出船舶通信系统的近场源多为参数估计。确定近场源多维矩阵阵元,利用阵元间距对多维空间内的延时相位差进行标记,并划定多维参数预估的矩阵范围,采用多维阵元参数估计算法,对多维空间内的近场源数据矩阵进行参数估计处理,实现多维参数估计。仿真实验结果表明,近场源多维参数估计方法比传统估计方法的参数估计效率高出20%,并具备极高的有效性。
（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。
近场源参数估计论文参考文献
[1].黄志强,邢春华,黄丽.一种基于极化敏感阵列的近场源五维参数估计方法[J].电子质量.2019
[2].蔡力军,周晓东,陈芬.船舶通信系统的近场源多维参数估计[J].舰船科学技术.2018
[3].邹明杲.基于声矢量的近场源参数估计研究[D].西安电子科技大学.2018
[4].李冰.脉冲噪声环境下的近场源多维参数估计[D].大连海事大学.2017
[5].陈鑫.基于均匀圆阵的近场源参数估计解模糊算法研究[D].国防科学技术大学.2016
[6].潘柳燕,刘梅林,曹群生,周烨.介质目标近场二维SAR微波成像电磁参数估计方法[J].微波学报.2016
[7].周二宁.基于联合参数估计的MIMO雷达近场目标定位方法研究[D].吉林大学.2016
[8].叶延亮,王立国.基于传播算子的宽带近场源二维参数估计算法[J].北华大学学报(自然科学版).2015
[9].谢坚.近场复杂源高分辨参数估计算法研究[D].西安电子科技大学.2015
[10].马菁涛.近场、强弱目标参数估计算法研究[D].西安电子科技大学.2015