导读:本文包含了多级维纳滤波器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:滤波器,维纳,算法,波束,自适应,分布式,矩阵。
多级维纳滤波器论文文献综述
宋佳,张恒[1]（2019）在《多级维纳滤波器的快速实现方法研究》一文中研究指出在分析多级维纳滤波器基本原理的基础上,研究了多级维纳滤波器的快速实现方法,并通过算法仿真,对快速实现方法的性能进行了分析。无论是降秩多级维纳滤波器实现方法,还是相关相减算法的多级维纳滤波器的相应改进算法,均能实现降低运算量的目的,仿真结果证明了算法的有效性。(本文来源于《舰船电子对抗》期刊2019年04期）
郭梦迪[2]（2018）在《基于多级维纳滤波器的宽带信号波达方向估计方法研究》一文中研究指出波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计作为空间谱估计的重要部分,能够对阵列接收数据进行谱估计,从而得到源信号的入射角度这一重要参数。入射角度参数能够有效的定位用户的具体位置,无论是在移动通信系统中还是在雷达定位都有十分广泛的应用,由此可见,DOA估计的研究在理论和实践当中都有重要的意义。近年来,为满足无线通信系统传输率的提升,5G(第五代移动通信)中提出的关键技术大规模MIMO(Massive MIMO,Massive Multiple-Input Multiple-Output)系统由于其优越的性能,受到了各方向研究人员的关注,成为了近几年的前沿研究方向。在实际移动通信系统中,随着移动业务的增长,移动通信业务从单一语音通信逐渐扩展至数据与实时图像通信,通信所用信号带宽也由窄带向着宽带发展,以提供更加高速的信号传输。长期以来的对波达方向估计的研究一直集中在对窄带信号的各项研究当中,理论与实践的不匹配将会限制算法研究的发展。因此本文为了更好的与实际移动通信相结合,进行了宽带信号波达方向估计的研究。由于宽带信号波达方向估计的处理需要对信号进行时域、频域的复杂处理,算法本身拥有很大的计算量,考虑到算法应用时效性,以及在未来大规模MIMO系统下的实时通信应用,本文提出了一种低复杂度的DOA估计方法(基于多级维纳滤波器的快速聚焦TCT算法,MRF-TCT算法),这种方法通过信号子空间对TCT算法中求解聚焦矩阵进行了快速聚焦,降低了算法复杂度,并通过与多级维纳滤波器(MSWF,Multi-Stage Wiener Filter)相结合采用MSWF前项递推快速求解子空间,进一步的降低了算法的计算量,提升算法的时效性。在大规模MIMO系统中,本文提出了自适应MRF-TCT算法。由仿真实验发现当阵列规模扩大到一定程度后MSWF的递推会引入一定干扰,导致估计失效。为解决这一问题,从MSWF的特性研究,本文提出了一种大规模MIMO系统下基于MSWF的自适应快速聚焦TCT算法(自适应MRF-TCT算法)。本文对提出的新算法在不同情景,以及环境参数下进行了大量的仿真实验,并通过仿真实验说明了新算法能够有效估计信号的一维角度信息,并在大规模MIMO系统中能够估计出信号的二维俯仰角和方位角参数,有良好的估计性能。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2018-05-03）
王妙,王灿,朱俊[3]（2018）在《一种新的降维酉多级维纳滤波器》一文中研究指出通过一种新的方法构造酉矩阵,将该酉矩阵替代多级维纳滤波器(MWF)中的分解滤波器,得到一种新的降维多级维纳滤波器(RDMWF)。根据表达式给出了有效实现结构,并证明了该滤波器是一种酉多级滤波器(RUMWF)。相比于常规级维纳滤波器实现算法,新算法的计算量得以进一步降低且干扰抑制性能不受影响。(本文来源于《电子信息对抗技术》期刊2018年01期）
洪玺,王文杰,殷勤业[4]（2017）在《基于多级维纳滤波器的空时自适应信号处理及其在无线通信系统中的应用》一文中研究指出针对远距离无线通信接收机处的多径效应与干扰信号影响,本文提出一种基于空时自适应信号方法。该方法基于多级维纳滤波分解,对输入信号在空域和时域内联合处理,可以在有效改善接收误码率性能的同时抑制干扰信号的影响。此外,该方法还具有低复杂度的特点,提高了处理的实时性。本文还给出了一种对视距和多径散射环境均适用的多级维纳滤波级数选择方法,增强了计算资源使用的准确性。本文方法在实现上对输入信号的结构设计要求宽松,与已有空时自适应处理方法相较,在复杂度、谱效率和发射功率利用率上更有优势。(本文来源于《信号处理》期刊2017年03期）
洪成洋,盛骥松[5]（2015）在《基于多级维纳滤波器降维的STAP处理算法性能分析》一文中研究指出空时自适应处理(STAP)技术充分利用空域和时域的信息,通过空时二维联合滤波技术可以有效滤除地面杂波,获得更高的检测性能,但STAP计算量巨大,实际应用很受限制,因此多种降维算法被提出。从理论分析入手,首先介绍了主分量法降维和多级维纳滤波器(MWF)降维,并从理论上对这2种算法的性能进行比较,得出MWF降维性能的优越性。该算法采取对数据进行分解降维的处理,避免了协方差矩阵特征值的分解和矩阵的估计与求逆运算,大大减小了运算量,且并行结构便于工程应用。对这一理论分析进行数值仿真,验证了MWF降维性能的优越性:随着干扰功率的变化,MWF滤波器可选的秩值也自适应改变,因而更能适用于多变的战场环境。(本文来源于《舰船电子对抗》期刊2015年06期）
张柯,程菊明,付进[6]（2015）在《基于多级维纳滤波器的声矢量阵空间谱估计算法》一文中研究指出针对传统的声矢量阵高分辨空间谱估计(来波方向估计)算法运算量大、不易于工程实现的问题,提出一种基于多级维纳滤波器(MSWF)的声矢量阵快速来波方向估计算法,即V-MSWF算法,选取声矢量阵参考阵元声压通道的输出作为期望信号,通过MSWF的递推运算得到信号子空间。通过计算机仿真及消声水池实验对V-MSWF算法的性能进行了验证。结果表明,V-MSWF算法无需计算阵列协方差矩阵及特征值分解运算,在高信噪比条件下,具有良好的来波方向估计性能。(本文来源于《兵工学报》期刊2015年11期）
张超,李智,潘长勇[7]（2015）在《一种基于多级维纳滤波器的导航信号抗干扰自适应处理装置》一文中研究指出为了提高导航系统抗干扰性能,设计一种基于多级维纳滤波器的导航信号抗干扰自适应处理装置。该装置通过将信号逐级投影到正交空间并滤波,避免了传统维纳滤波器中阻塞矩阵的求解,大大降低了算法复杂度,因此可以充分利用空时联合滤波方法进行抗干扰处理。基于Matlab仿真,提出一种简单高效的硬件实现方法。实验表明,该装置满足导航信号处理实时性的要求,对于来向变化较为缓慢的干扰信号有着很好的抑制效果,并且利于采用FPGA等硬件实现。(本文来源于《现代电子技术》期刊2015年22期）
张正言,李小波,黄中瑞,王文涛[8]（2015）在《基于多级维纳滤波器双基地MIMO雷达快速目标定位》一文中研究指出针对双基地多输入多输出雷达定位的实时性问题,提出了一种基于改进多级维纳滤波器(MSWF)的目标快速定位算法。首先利用MSWF的前向递推和期望信号自相关模值的变化判断出所需的MSWF级数,得到初始信号子空间;其次根据自相关模值的大小确定真实信号子空间,解决了低信噪比条件下噪声子空间与信号子空间的交迭问题;最后结合ESPRIT方法估计出目标的发射角和接收角,并实现多目标自动配对。由于该算法实现了真实信号子空间的判断,因而具有更高的参数估计精度。(本文来源于《现代雷达》期刊2015年04期）
黄庆东,卢光跃,庞胜利,包志强[9]（2015）在《基于多级维纳滤波器的树型WSN分布式线性约束最小方差波束形成方法》一文中研究指出为减少树型无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)中分布式线性约束最小方差(Linearly constrained minimum variance,LCMV)波束形成器的计算量,将多级分解技术用于WSN分布式波束形成技术中,提出基于多级维纳滤波器(Multistage Wiener filter,MSWF)的分布式LCMV波束形成器方法。该方法通过有效引入MSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算,能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能,说明新方法继承了MSWF和分布式LCMV波束形成器的优点。计算机仿真结果验证了算法的优良性能。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2015年01期）
黄庆东,庞胜利,卢光跃[10]（2015）在《基于Householder多级维纳滤波器的全联通WSN分布式LCMV波束形成器方法》一文中研究指出针对减少分布式LCMV波束形成器在全联通WSN中的计算量问题,提出基于Householder多级维纳滤波器(HMSWF)的分布式LCMV波束形成器方法.该方法通过有效引入HMSWF技术避免本地协方差矩阵估计及求逆运算,能以更少的计算量获得分布式LCMV波束形成器相同的输出性能.另外,还可以在递推过程中进行合理截断处理来进一步降低运算量.计算机仿真结果验证了算法的优良性能.(本文来源于《电子学报》期刊2015年02期）
多级维纳滤波器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计作为空间谱估计的重要部分,能够对阵列接收数据进行谱估计,从而得到源信号的入射角度这一重要参数。入射角度参数能够有效的定位用户的具体位置,无论是在移动通信系统中还是在雷达定位都有十分广泛的应用,由此可见,DOA估计的研究在理论和实践当中都有重要的意义。近年来,为满足无线通信系统传输率的提升,5G(第五代移动通信)中提出的关键技术大规模MIMO(Massive MIMO,Massive Multiple-Input Multiple-Output)系统由于其优越的性能,受到了各方向研究人员的关注,成为了近几年的前沿研究方向。在实际移动通信系统中,随着移动业务的增长,移动通信业务从单一语音通信逐渐扩展至数据与实时图像通信,通信所用信号带宽也由窄带向着宽带发展,以提供更加高速的信号传输。长期以来的对波达方向估计的研究一直集中在对窄带信号的各项研究当中,理论与实践的不匹配将会限制算法研究的发展。因此本文为了更好的与实际移动通信相结合,进行了宽带信号波达方向估计的研究。由于宽带信号波达方向估计的处理需要对信号进行时域、频域的复杂处理,算法本身拥有很大的计算量,考虑到算法应用时效性,以及在未来大规模MIMO系统下的实时通信应用,本文提出了一种低复杂度的DOA估计方法(基于多级维纳滤波器的快速聚焦TCT算法,MRF-TCT算法),这种方法通过信号子空间对TCT算法中求解聚焦矩阵进行了快速聚焦,降低了算法复杂度,并通过与多级维纳滤波器(MSWF,Multi-Stage Wiener Filter)相结合采用MSWF前项递推快速求解子空间,进一步的降低了算法的计算量,提升算法的时效性。在大规模MIMO系统中,本文提出了自适应MRF-TCT算法。由仿真实验发现当阵列规模扩大到一定程度后MSWF的递推会引入一定干扰,导致估计失效。为解决这一问题,从MSWF的特性研究,本文提出了一种大规模MIMO系统下基于MSWF的自适应快速聚焦TCT算法(自适应MRF-TCT算法)。本文对提出的新算法在不同情景,以及环境参数下进行了大量的仿真实验,并通过仿真实验说明了新算法能够有效估计信号的一维角度信息,并在大规模MIMO系统中能够估计出信号的二维俯仰角和方位角参数,有良好的估计性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多级维纳滤波器论文参考文献
[1].宋佳,张恒.多级维纳滤波器的快速实现方法研究[J].舰船电子对抗.2019
[2].郭梦迪.基于多级维纳滤波器的宽带信号波达方向估计方法研究[D].内蒙古大学.2018
[3].王妙,王灿,朱俊.一种新的降维酉多级维纳滤波器[J].电子信息对抗技术.2018
[4].洪玺,王文杰,殷勤业.基于多级维纳滤波器的空时自适应信号处理及其在无线通信系统中的应用[J].信号处理.2017
[5].洪成洋,盛骥松.基于多级维纳滤波器降维的STAP处理算法性能分析[J].舰船电子对抗.2015
[6].张柯,程菊明,付进.基于多级维纳滤波器的声矢量阵空间谱估计算法[J].兵工学报.2015
[7].张超,李智,潘长勇.一种基于多级维纳滤波器的导航信号抗干扰自适应处理装置[J].现代电子技术.2015
[8].张正言,李小波,黄中瑞,王文涛.基于多级维纳滤波器双基地MIMO雷达快速目标定位[J].现代雷达.2015
[9].黄庆东,卢光跃,庞胜利,包志强.基于多级维纳滤波器的树型WSN分布式线性约束最小方差波束形成方法[J].南京航空航天大学学报.2015
[10].黄庆东,庞胜利,卢光跃.基于Householder多级维纳滤波器的全联通WSN分布式LCMV波束形成器方法[J].电子学报.2015
论文知识图
