版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、本文主要介紹了一種基于稀疏正則化理論的信源定位方法,它不同于已有的經(jīng)典算法,如基于子空間分解的多重信號(hào)分類(lèi)算法和旋轉(zhuǎn)不變子空間算法,而是從信號(hào)過(guò)完備表示的角度出發(fā),將信源定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)不適定的反問(wèn)題,通過(guò)稀疏正則化方法來(lái)獲得準(zhǔn)確的信源位置估計(jì)。
本文共分為四章。第一章是緒論部分,主要對(duì)論文的研究背景和意義、本文所做工作進(jìn)行綜述。第二章是全文的理論基礎(chǔ),在對(duì)信源定位問(wèn)題和稀疏正則化理論進(jìn)行詳細(xì)介紹后,將基于稀疏正則化的信
2、源定位算法與常見(jiàn)DOA估計(jì)算法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明前者在小快拍甚至單次快拍、低信噪比和相干信號(hào)源情況下具有更好的譜估計(jì)效果。第三章主要對(duì)稀疏正則化信源定位算法進(jìn)行詳細(xì)討論。在介紹了單次快拍處理后,詳細(xì)介紹了一些針對(duì)多次快拍的處理方法,并且針對(duì)該算法中的空間采樣網(wǎng)格劃分問(wèn)題介紹了一種多分辨網(wǎng)格優(yōu)化方法,通過(guò)使用這種方法可以在降低運(yùn)算量的同時(shí)提高估計(jì)精度。第四章主要分析了稀疏正則化信源定位算法中的正則化參數(shù)選擇問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于壓縮感知理論的信源定位算法研究.pdf
- 基于稀疏正則化的壓縮圖像復(fù)原方法研究.pdf
- 利用稀疏信息的正則化雷達(dá)成像理論與方法研究.pdf
- 基于正則化稀疏的謂詞發(fā)現(xiàn)問(wèn)題及研究.pdf
- 23751.基于稀疏正則化理論的超分辨率圖像重建算法研究
- 基于稀疏正則化的WMSN圖像去噪算法研究.pdf
- 稀疏角度CT重建的正則化方法研究.pdf
- 基于SURE的圖像重建正則化理論研究.pdf
- 圖像分割的變分正則化模型-非凸、稀疏理論與算法.pdf
- 基于信號(hào)過(guò)完備表示的信源定位研究.pdf
- 正則化方法解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稀疏化問(wèn)題.pdf
- 求解非線性反問(wèn)題的稀疏約束正則化方法研究.pdf
- 圖像分割的變分正則化模型——非凸、稀疏理論與算法.pdf
- 基于稀疏約束和流形正則化的高光譜非線性解混算法研究.pdf
- 基于偽多普勒天線的信源定位方法研究.pdf
- 基于稀疏正則化與反復(fù)提純的圖像超分辨率方法.pdf
- 結(jié)合稀疏正則化和聚類(lèi)的圖像分割方法研究.pdf
- 生物自發(fā)熒光斷層成像的稀疏約束正則化方法研究.pdf
- 基于光滑L0正則子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稀疏化梯度學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 具有L1數(shù)據(jù)誤差項(xiàng)的稀疏正則化.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論