波達(dá)方向估計(jì)論文波達(dá)方向估計(jì) 矢量陣列 四元數(shù) 電磁矢量傳感器 MUSIC

1、波達(dá)方向估計(jì)論文：基于四元數(shù)的矢量傳感器陣列信號(hào)參數(shù)估計(jì)理論和方法研究【中文摘要】陣列信號(hào)處理的是利用傳感器陣列接收到信號(hào)的觀測(cè)數(shù)據(jù),從而獲取接收信號(hào)的有用特征和信號(hào)源的信息。而矢量傳感器陣列信號(hào)處理在近幾年陣列信號(hào)處理領(lǐng)域發(fā)展中已占有重要地位,因在通信、聲吶、雷達(dá)、地震勘探、電子對(duì)抗和生物醫(yī)藥工程等領(lǐng)域有著無(wú)限的應(yīng)用前景,矢量傳感器陣列處理已成為眾多學(xué)者競(jìng)相研究的熱點(diǎn)。基于傳統(tǒng)標(biāo)量傳感器陣列(Traditional Scalar Sensor Array)的DOA估計(jì)研究已有相當(dāng)長(zhǎng)的歷史并擁有的大量研究學(xué)術(shù)成果,矢量傳感器陣列(Vector Sensor Array)的發(fā)展也十分迅猛。其中電

2、磁矢量傳感器是由三個(gè)電偶極子和三個(gè)磁偶極子共點(diǎn)配置而成,而由緊湊的電磁矢量傳感器按照一定方式在空間放置構(gòu)成的陣列系統(tǒng)叫做矢量傳感器陣列。由于矢量傳感器陣列能夠感應(yīng)到電磁信號(hào)的極化信息,因而又稱其為極化陣列(Polarization Sensitive Array,PSA)。它與傳統(tǒng)標(biāo)量傳感器陣列相比,具有穩(wěn)健的檢測(cè)能力、較高的空間分辨能力及較強(qiáng)的抗干擾能力,因此矢量傳感器陣列具有更為優(yōu)越的信息獲取能力,它的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值獲得更多領(lǐng)域研究學(xué)者的青睞。目前在電磁矢量傳感器陣列信號(hào)研究處理.【英文摘要】Array signal processing focuses on the way of extr

3、action of both characteristics of received signals and useful features of sources which generate signals. And vector-sensor array signal processing has played an important role in the developing of the array signal processing in recent decades. Because of unlimited prospects in field related in comm

4、unication, sonar, radar, land and ocean exploring, ECM(Electronic Counter Measures) and biomedical signal processing etc , vector-sensor array processing has beco.【關(guān)鍵詞】波達(dá)方向估計(jì) 矢量陣列 四元數(shù) 電磁矢量傳感器 MUSIC【英文關(guān)鍵詞】DOA estimation vector-sensor array quaternion Electromagnetic vector sensor MUSIC【索購(gòu)全文】聯(lián)系Q1：1381

5、13721 Q2：139938848【目錄】基于四元數(shù)的矢量傳感器陣列信號(hào)參數(shù)估計(jì)理論和方法研究摘要4-6ABSTRACT6-7第一章 緒論11-191.1 問(wèn)題的提出及研究意義11-121.2 傳統(tǒng)陣列信號(hào)參數(shù)估計(jì)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀12-131.3 四元數(shù)理論及其在信號(hào)處理中應(yīng)用概況13-15 四元數(shù)理論發(fā)展的概況13-14 四元數(shù)在信號(hào)處理中的應(yīng)用概況14-151.4 矢量傳感器陣列信號(hào)處理的研究現(xiàn)狀15-171.5 本論文的研究?jī)?nèi)容17-19第二章 陣列信號(hào)處理的基礎(chǔ)知識(shí)19-352.1 矩陣代數(shù)的相關(guān)知識(shí)19-20 特征值與特征向量19 矩陣的奇異值分解19-20 Toeplitz 矩陣2

6、0 Kronecker 乘積202.2 電磁矢量傳感器基礎(chǔ)知識(shí)20-26 信號(hào)接收模型21-24 電磁矢量傳感器陣列結(jié)構(gòu)24-262.3 四元數(shù)理論知識(shí)26-31 四元數(shù)26-27 四元數(shù)矩陣及其奇異值分解27-312.4 經(jīng)典MUSIC 算法31-342.5 本章小結(jié)34-35第三章 基于四元數(shù)的二分量矢量陣列信號(hào)的多參數(shù)估計(jì)35-443.1 引言353.2 二分量矢量傳感器陣列信號(hào)觀測(cè)模型35-383.3 基于 Q-MUSIC 算法的二分量矢量陣列信號(hào)多參量估計(jì)38-413.4 仿真實(shí)驗(yàn)41-433.5 本章小結(jié)43-44第四章 基于四元數(shù)的電磁矢量傳感器陣列的多參量估計(jì)44-724.1 基于均勻線性電磁矢量傳感器陣列信號(hào)的多參量估計(jì)44-52 ULA 信號(hào)模型的構(gòu)建44-45 基于Q-MUSIC 算法的ULA 陣列信號(hào)的多參量估計(jì)45-50 仿真實(shí)驗(yàn)50-524.2 基于圓形電磁矢量傳感器陣列信號(hào)的多參量估計(jì)52-62 UCA 信號(hào)模型的構(gòu)建52-54 基于 Q-MUSIC 算法的 UCA 陣列信號(hào)的多參量估計(jì)54-58 仿真實(shí)驗(yàn)58-624.3 基于雙平行線陣電磁矢量傳感器陣列信號(hào)的參量估計(jì)62-71 雙平行線陣的信號(hào)模型構(gòu)建62-64 基于 Q-MUSIC 算法