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文檔簡介
最大似然法與加權(quán)第1頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月列滿秩(空間角不模糊)采樣數(shù)據(jù)假設(shè)是獨(dú)立的。將視為未知的確定型函數(shù)。為零均值的高斯分布。求:的條件概率用于DOA估計(jì):陣列數(shù)據(jù)假定條件:因?yàn)椋何靼搽娮涌萍即髮W(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第2頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月取對(duì)數(shù):
先估計(jì)使似然函數(shù)最大,得:
代入原似然函數(shù):西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第3頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月先固定估計(jì):
未知變量個(gè)數(shù):
將代回似然函數(shù),求關(guān)于的估計(jì)。
極大似然估計(jì)適用于單次快拍或相干源情況,但是從DOA估計(jì)精度看,多次快拍、非相干源優(yōu)于單次快拍、相干源。西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第4頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月化簡為:
噪聲子空間的投影矩陣。
為向西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第5頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月數(shù)學(xué)上:維尋優(yōu)。物理上:搜索維信號(hào)子空間去擬合陣列數(shù)據(jù),使得投影誤差最小。幾何意義見圖7.1∴求或其中:圖7.1西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第6頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月普通波束掃描方法特例:單個(gè)信號(hào)源情況:一般情況:多信源時(shí),ML法涉及多維優(yōu)化問題,計(jì)算量很大。西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第7頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月§7.2ML法的交替投影算法(AP法)
AP法:是多維尋優(yōu)中坐標(biāo)輪換尋優(yōu)方法,其中有個(gè)關(guān)鍵的步驟:
相當(dāng)于將中與相交部分挖去。AP法的步驟:
第0步:設(shè)定初始值(非線性優(yōu)化與初始值有關(guān))。第k步:假定已完成的估計(jì)。
第步中,再假定已經(jīng)完成前個(gè)角度的第步估計(jì)。記為:
K+1西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第8頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月則第個(gè)角度的第步估計(jì)為:其中
西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第9頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月概念上理解固定個(gè)變量,則相當(dāng)于從陣列數(shù)據(jù)中濾除這個(gè)信號(hào)源,而僅留下第個(gè)信號(hào)源,再進(jìn)行普通波束掃描。西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第10頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月陣列數(shù)據(jù)
§7.3加權(quán)子空間擬合方法
給出DOA估計(jì)方法的統(tǒng)一模式
一、問題的提出
高斯分布數(shù)據(jù)矩陣:
復(fù)包絡(luò):ML方法:
西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第11頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月幾何意義:選擇使其列空間與反映數(shù)據(jù)矩陣其中在服從高斯分布時(shí),最小二乘就是ML。
ML方法的更一般形式:
式中為維矩陣,代表與數(shù)據(jù)矩陣有關(guān)的矩陣。為維矩陣,為維矩陣。的列空間盡可能接近,則參數(shù)可從中獲取。具體求解方法:由于與是變量可分離的。西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第12頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月二、子空間擬合方法
對(duì)約束取某種形式,可得到不同子空間擬合法。在特征結(jié)構(gòu)方法中,有個(gè)大特征值及其對(duì)應(yīng)的特征矢量。選取
則子空間擬合:MD-Music法西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室第13頁,課件共14頁,創(chuàng)作于2023年2月特例:
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