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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李瑞龍
研究生(外文):LEE, RUEY-LONG
論文名稱:高解析度寬頻訊號的二維方位估測
論文名稱(外文):High-Resolution Two-Dimensional Directions-of-Arrival Estimation for Broadband Signals
指導教授:陳元堭
指導教授(外文):CHEN, YUAN-HWANG
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1994
畢業學年度:82
語文別:中文
論文頁數:87
中文關鍵詞:二維方位估測寬頻訊號聚焦矩陣同調訊號次空間波束空間轉換
外文關鍵詞:2-D DOAsBroadband SignalsFocusing matrixCoherent signal
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高解析度二維方位估測是一門很熱門的課題,有很多的學者都正在積極的
研究中,在這些高解析度的演算法中,以利用特徵結構(eigenstructure)
的方法為最普遍,如:MUSIC、ESPRIT 等,但 MUSIC在計算時需要做掃描
角度的步驟,所以運算量變成非常龐大,而且對陣列的型態也限制比較嚴
格。因此,我們在本論文即利用ESPRIT之運算量較少及對陣列的型態限制
較不嚴格的優點,提出二維ESPRIT演算法,也就是採用MI-ESPRIT及MST-
ESPRIT兩種演算法來估測入射訊號的二維方位角度。另一方面我們把研究
的重點放在二維寬頻訊號的分析。在1985年Wang和 Kaveh提出一種同調訊
號次空間(CSS)演算法,爾後在1988年Hung和Kaveh又更新為RSS演算法,
它是利用一個轉換矩陣將寬頻訊號的每一個不同頻率帶的分量轉換到同一
個頻率帶上,也就是所謂的聚焦作用,使得寬頻訊號的訊號次空間變成不
隨頻率改變而變化的單一頻率訊號次空間,並且利用頻率均化的觀念來解
決同調問題,如此一來,也把處理資料的運算量降低了。我們在這裡也提
出了一種所謂的波束空間轉換(Beamspace transformation)作法將每個不
同頻率帶的訊號子空間基底轉換到中心頻率的訊號子空間基底,最後,用
MATLAB套裝軟體模擬之並比較其結果,證明其效能還不錯,且運算量也較
RSS少十倍左右。接著,我們更進一步探討不需要初始角度估測值的對焦
方法,因為當所給的初始角度並不正確時,上述的轉換矩陣就會對焦不準
確,發生估測偏差。雖然,在這方面的論文眾多,但大都祇限用於一維線
性陣列,此時,我們嘗試利用從特徵結構分解中得到其中所隱含的訊號波
束空間,得到一個轉換矩陣,這樣就能完成寬頻訊號的處理。接著,套入
前面所述的二維高解析度演算法,求得方位角及仰角。

High-resolution 2-D direction-of-arrival(DOA) estimation is
very popular topics in the last years, many researchers have
been studying these problems. Among these high-resolution
algorithms, the eigenstructure-based methods such as MUSIC,
ESPRIT etc., have been widely used. However, MUSIC needs a
search procedure inherently, so that it is computationally more
burden and has more serious restriction in array manifold. So
then, we make use of ESPRIT, the advantages of which does not
need a search procedure and no more serious restriction in
array manifold. Our purpose is to estimate 2-D DOA based on
ESPRIT-like algorithms, which are MI-ESPRIT and MST-ESPRIT.
Beside, we also make analyse of 2-D DOAs estimation for
broadband coherent sources. In 1985, the CSS algorithm was
proposed by Wang and Kaveh, then in 1988, an innoviated
algorithm- RSS was proposed by Hung and Kaveh. Both those
utilized a transformation matrix (or focusing matrix), which it
transforms various signal component in different frequency bins
into the signal component at a common frequency bin. Then it
utilized the frequency smoothing operation to remove the
coherence between sources, also with data reduced step. We
propose another method so called beamspace transformation, and
then compare the performances among beamspace transformation,
RSS and HSST by computer simulations. Since these
transformation matrices requires preliminary estimate of the
DOAs of sources, and if they are inappropriatedly selected
especially in the multigroup sceniarios, the transformation
matrix will degrade the array performance. So many scholars
wanted to find other focusing forms without preliminary known
DOAs. Alougth those literatures are rich, but it is sad to us
because most of those are limited to a linear array. Now, we
try to use eigenvalue decomposition or singular value
decomposition of the array data, to take the signal-beamspace
to finish the focusing work.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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