稳定分布噪声下时延估计与波束形成新算法
发布时间：2023-08-14 19:57
时间延迟估计与波束形成是信号处理领域两个重要的研究分支。在时间延迟估计与波束形成的研究中,通常假设接收机或阵列传感器接收的噪声服从高斯分布,在多数情况下,这种假设是合理的。然而,在无线通信、雷达、水声和生物医学信号处理中遇到的信号和噪声,有时会呈现出显著的脉冲特性和厚拖尾特征,采用稳定分布噪声模型描述更合理。本文在前人工作的基础上,利用Renyi熵、相关熵、改进的马氏距离、分数低阶统计量、概率密度函数的Parzen核估计等技术,研究稳定分布噪声下时延估计和波束形成算法,具体工作描述如下： (1)分别以Renyi熵与相关熵为代价函数,设计稳定分布噪声下韧性时延估计算法,并给出以Renyi熵与相关熵为代价函数的合理性解释。首先,分别推导了对称稳定分布Renyi二次熵与相关熵的参数表示；根据这两个参数表示,证明了两种等价性：最小误差熵准则与最小分散系数准则等价；对于位置参数为零的对称稳定分布,最大相关熵准则与最小分散系数准则等价。并将上述结果应用于稳定分布噪声下的自适应时间延迟估计中,仿真实验验证了算法的有效性。其次,利用相关熵可以刻画随机过程相似性这一特征,对传统的平均幅度差函数时延估计算...
【文章页数】：179 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 稳定分布噪声下信号处理研究现状
1.2.2 时间延迟估计与波束形成研究现状
1.2.3 Renyi熵与相关熵研究现状
1.3 本文研究内容及论文结构
2 预备知识
2.1 稳定分布定义及分数低阶统计量
2.1.1 稳定分布定义
2.1.2 分数低阶统计量简介
2.2 Renyi熵
2.2.1 Renyi熵的定义及其估计
2.2.2 最小误差熵准则
2.3 相关熵
2.3.1 相关熵的定义及性质
2.3.2 最大相关熵准则
2.4 本章小结
3 稳定分布的Renyi二次熵及其在时间延迟估计中的应用
3.1 引言
3.2 稳定分布的Renyi二次熵与分散系数的关系
3.3 最小误差熵准则与最小分散系数准则
3.4 稳定分布噪声下基于Renyi熵的自适应时间延迟估计
3.4.1 时间延迟估计模型及算法描述
3.4.2 仿真结果及参数讨论
3.5 本章小结
4 稳定分布的相关熵及其在时间延迟估计中的应用
4.1 引言
4.2 稳定分布的相关熵及其性质
4.2.1 对称稳定分布的相关熵
4.2.2 对称稳定分布的相关熵的高阶矩特性
4.2.3 稳定分布的相关熵与分数低阶矩
4.3 基于最大相关熵准则的时间延迟估计
4.4 基于相关熵的改进AMDF时间延迟算法
4.4.1 AMDF时间延迟算法
4.4.2 基于相关熵的AMDF改进时间延迟算法及仿真结果
4.5 本章小结
5 改进的马氏距离及其在稳定分布噪声下TDOA/FDOA联合估计中的应用
5.1 引言
5.2 改进的马氏距离
5.3 基于改进的马氏距离的TDOA/FDOA联合估计算法
5.4 算法仿真结果
5.5 本章小结
6 稳定分布噪声下基于分数低阶统计量的波束形成
6.1 引言
6.2 两种基于分数低阶统计量的波束形成算法及其推广
6.2.1 基于分数低阶协方差矩阵的线性约束最小方差波束形成的推广
6.2.2 分数低阶最小功率无畸变响应波束形成的推广
6.2.3 两种推广的波束形成器的关系
6.2.4 两种推广算法仿真结果比较
6.3 分数低阶最小功率无畸变响应波束形成的白噪声增益分析
6.3.1 波束形成的稳健性与白噪声增益
6.3.2 分数低阶最小功率无畸变响应波束形成的白噪声增益
6.3.3 分数低阶协方差矩阵的特征值分散程度
6.3.4 FrMPDR波束形成白噪声增益更大的原因
6.4 基于迭代最小p范数的可变对角载入波束形成算法
6.4.1 GSC框架下采用RLS算法实现LCMP波束形成器
6.4.2 基于迭代最小p范数算法的可变对角载入波束形成算法
6.4.3 仿真结果与讨论
6.5 稳定分布噪声下基于广义秩模型的波束形成
6.5.1 广义秩模型介绍
6.5.2 广义秩算法1推导
6.5.3 广义秩算法2推导
6.5.4 仿真结果与讨论
6.6 本章小结
7 稳定分布噪声下基于概率密度函数匹配的恒模波束形成
7.1 引言
7.2 脉冲稳定分布噪声下基于概率密度函数匹配的无约束恒模波束形成
7.2.1 基于概率密度函数匹配的无约束恒模波束形成算法原理
7.2.2 算法收敛因子讨论
7.2.3 仿真实验与讨论
7.3 脉冲稳定分布噪声下基于概率密度函数匹配的约束恒模波束形成算法
7.3.1 基于概率密度函数匹配的约束恒模波束形成算法推导
7.3.2 仿真实验与讨论
7.4 本章小结
8 结论与展望
8.1 主要研究内容总结
8.2 创新点摘要
8.3 未来工作展望
参考文献
附录A 命题6.3 的证明
附录B 引理6.4 的证明
附录C 定理6 .6的证明
附录D 定理6.7 的证明
攻读博士学位期间科研项目及科研成果
致谢
作者简介
本文编号：3841962
【文章页数】：179 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 稳定分布噪声下信号处理研究现状
1.2.2 时间延迟估计与波束形成研究现状
1.2.3 Renyi熵与相关熵研究现状
1.3 本文研究内容及论文结构
2 预备知识
2.1 稳定分布定义及分数低阶统计量
2.1.1 稳定分布定义
2.1.2 分数低阶统计量简介
2.2 Renyi熵
2.2.1 Renyi熵的定义及其估计
2.2.2 最小误差熵准则
2.3 相关熵
2.3.1 相关熵的定义及性质
2.3.2 最大相关熵准则
2.4 本章小结
3 稳定分布的Renyi二次熵及其在时间延迟估计中的应用
3.1 引言
3.2 稳定分布的Renyi二次熵与分散系数的关系
3.3 最小误差熵准则与最小分散系数准则
3.4 稳定分布噪声下基于Renyi熵的自适应时间延迟估计
3.4.1 时间延迟估计模型及算法描述
3.4.2 仿真结果及参数讨论
3.5 本章小结
4 稳定分布的相关熵及其在时间延迟估计中的应用
4.1 引言
4.2 稳定分布的相关熵及其性质
4.2.1 对称稳定分布的相关熵
4.2.2 对称稳定分布的相关熵的高阶矩特性
4.2.3 稳定分布的相关熵与分数低阶矩
4.3 基于最大相关熵准则的时间延迟估计
4.4 基于相关熵的改进AMDF时间延迟算法
4.4.1 AMDF时间延迟算法
4.4.2 基于相关熵的AMDF改进时间延迟算法及仿真结果
4.5 本章小结
5 改进的马氏距离及其在稳定分布噪声下TDOA/FDOA联合估计中的应用
5.1 引言
5.2 改进的马氏距离
5.3 基于改进的马氏距离的TDOA/FDOA联合估计算法
5.4 算法仿真结果
5.5 本章小结
6 稳定分布噪声下基于分数低阶统计量的波束形成
6.1 引言
6.2 两种基于分数低阶统计量的波束形成算法及其推广
6.2.1 基于分数低阶协方差矩阵的线性约束最小方差波束形成的推广
6.2.2 分数低阶最小功率无畸变响应波束形成的推广
6.2.3 两种推广的波束形成器的关系
6.2.4 两种推广算法仿真结果比较
6.3 分数低阶最小功率无畸变响应波束形成的白噪声增益分析
6.3.1 波束形成的稳健性与白噪声增益
6.3.2 分数低阶最小功率无畸变响应波束形成的白噪声增益
6.3.3 分数低阶协方差矩阵的特征值分散程度
6.3.4 FrMPDR波束形成白噪声增益更大的原因
6.4 基于迭代最小p范数的可变对角载入波束形成算法
6.4.1 GSC框架下采用RLS算法实现LCMP波束形成器
6.4.2 基于迭代最小p范数算法的可变对角载入波束形成算法
6.4.3 仿真结果与讨论
6.5 稳定分布噪声下基于广义秩模型的波束形成
6.5.1 广义秩模型介绍
6.5.2 广义秩算法1推导
6.5.3 广义秩算法2推导
6.5.4 仿真结果与讨论
6.6 本章小结
7 稳定分布噪声下基于概率密度函数匹配的恒模波束形成
7.1 引言
7.2 脉冲稳定分布噪声下基于概率密度函数匹配的无约束恒模波束形成
7.2.1 基于概率密度函数匹配的无约束恒模波束形成算法原理
7.2.2 算法收敛因子讨论
7.2.3 仿真实验与讨论
7.3 脉冲稳定分布噪声下基于概率密度函数匹配的约束恒模波束形成算法
7.3.1 基于概率密度函数匹配的约束恒模波束形成算法推导
7.3.2 仿真实验与讨论
7.4 本章小结
8 结论与展望
8.1 主要研究内容总结
8.2 创新点摘要
8.3 未来工作展望
参考文献
附录A 命题6.3 的证明
附录B 引理6.4 的证明
附录C 定理6 .6的证明
附录D 定理6.7 的证明
攻读博士学位期间科研项目及科研成果
致谢
作者简介
本文编号：3841962
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