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双迭代子空间跟踪

作　者: 朱从光
导　师: 冯大政
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 辅助变量子空间方法子空间跟踪阵列信号处理投影逼近
分类号: TN953
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要

多重信号分类(MUSIC)方法和旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)算法是子空间估计的两个经典方法,它们都能够有效地估计特征子空间。然而一方面,这两种方法都假定背景噪声是空时白高斯噪声,但在很多情况下环境噪声通常不是白噪声,此时,这些传统的高分辨算法的性能将会恶化甚至失效;另一方面,它们都是将所有观测数据一齐获得后进行一次性处理,适用于参数或统计特性不随时间变化的系统和信号,而事实上信号经常是时变和非平稳的。因此,这些方法就不能用于实时信号子空间的跟踪与更新。在分析了现有的自适应子空间跟踪算法,如投影逼近子空间跟踪,幂迭代等方法的基础上,本文提出一种运用辅助变量的双迭代子空间跟踪方法。该方法采用秩-1更新结构,首先构造两个无约束的代价函数,通过求其递归最小二乘解获得信号子空间;引入辅助变量使该算法可用于色噪声环境下的信号跟踪;运用两个合理的近似,将运算复杂度大大降低;并通过对跟踪结果的正交化来保证算法的正交性。仿真实验证明了该算法的有效性。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-17
  1.1 研究背景及意义  7-8
  1.2 波达方向估计的研究历史与现状  8-13
    1.2.1 色噪声环境下的波达方向估计  8
    1.2.2 特征子空间方法  8-11
    1.2.3 自适应子空间方法  11-13
  1.3 本文的研究成果及内容安排  13-17
第二章经典子空间方法  17-27
  2.1 引言  17-18
  2.2 多重信号分类(MUSIC)方法  18-21
    2.2.1 MUSIC方法概述  18
    2.2.2 MUSIC算法原理  18-21
  2.3 旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)方法  21-25
    2.3.1 ESPRIT方法概述  21
    2.3.2 ESPRIT算法分析  21-25
  2.4 本章小结  25-27
第三章动态跟踪信号子空间的方法  27-41
  3.1 引言  27-28
  3.2 投影逼近子空间跟踪(PAST)算法  28-34
    3.2.1 信号子空间的新解释  28-30
    3.2.2 梯度法  30
    3.2.3 投影逼近子空间跟踪(PAST)算法  30-33
    3.2.4 投影逼近子空间跟踪(PAST)算法的仿真结果  33-34
  3.3 辅助变量的投影逼近子空间跟踪(IV-PAST)算法  34-38
    3.3.1 引言  34
    3.3.2 辅助变量的投影逼近子空间跟踪(IV-PAST)算法简介  34-36
    3.3.3 IV-PAST算法的仿真结果  36-38
  3.4 幂迭代算法及分析  38-39
  3.5 本章小结  39-41
第四章双迭代子空间跟踪算法  41-55
  4.1 引言  41
  4.2 问题描述  41-42
  4.3 双迭代子空间跟踪算法的推导  42-48
  4.4 仿真结果与分析  48-54
    4.4.1 跟踪缓变的信号模型  48-51
    4.4.2 跟踪陡变的信号模型  51-54
  4.5 本章小结  54-55
第五章总结与展望  55-57
  5.1 总结  55
  5.2 展望  55-57
致谢  57-59
参考文献  59-63
研究成果  63

双迭代子空间跟踪

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