1. 研究目的与意义
空间谱估计是阵列信号处理中的一个重要研究方向，是在空域滤波、时域谱估计的基础上发展起来的一门学科和技术，可以同时对空间不同方向上的多个信源实现高分辨率的方向估计，其优异的参数估计性能、广阔的应用前景引起了人们极大的兴趣。
现有的空间谱估计算法普遍运算量较大，设法降低算法实现的复杂度、增强算法的实时性、提高算法在低信噪条件下的估计性能将是推动空间谱估计技术广泛应用的重要环节。
在过去的30 年时间里，许多专家学者对这一技术进行了广泛而深入的研究，取得了丰硕的成果，极大推动了该学科和其相关领域的发展。
2. 课题关键问题和重难点
课题关键问题：现有的空间谱估计算法普遍运算量较大，利用PM算法设法减小算法的运算量，降低算法实现的复杂度，增强算法的实时性、鲁棒性，提高算法在低信噪比以及小快拍数情况下的DOA估计性能将是推动空间谱估计广泛应用的关键问题。
课题难点：1、传统MUSIC算法所估计的噪声子空间的列向量之间不是正交的，如何利用PM算法提高角度的估计精度是需要研究的问题。
避免谱峰搜索达到减小算法运算量，实现快速计算的目的是主要难点。
3. 国内外研究现状（文献综述）
空间谱估计是以时域谱估计和自适应空域滤波为基础发展起来的一门技术，现已发展成为一门学科。
其中，子空间分解类算法性能优越，计算量相较于子空间拟合类算法小，具有很大的应用潜力，至今仍然是空间谱估计理论的重要研究方向，但基本的子空间分解类方法往往只适用于窄带、非相干信号，应用有局限性，大量学者开展了子空间分解类算法对宽带信号、相干信号的DOA估计研究和一维DOA估计研究。
对于一维DOA估计快速算法的研究经历过几个阶段。
4. 研究方案
主要研究基于传播算子DOA估计问题，讨论基于传播算子进行一维DOA估计。
具体方案如下:1、研究基于PM的一维DOA估计问题。
2、与Capon、MUSIC和ESPRIT多种算法进行一维doa估计对比，通过谱峰搜索函数估计到达角，并使用蒙特卡洛方法估计各算法的RMSE，比较PM算法优越性。
5. 工作计划
第 1 周 接受任务书，领会课题含义，按要求查找相关资料；第 2 周 阅读相关资料，理解有关内容；第 3 周 翻译相关英文资料，提出拟完成本课题的方案，写出相关开题报告一份；第 4 周 理解传播算子算法的原理；第 5 周 理解传播算子算法的原理；第 6 周 进行基于传播算子的一维DOA估计；第 7 周 进行基于传播算子的一维DOA估计；第 8 周 与Capon、MUSIC和ESPRIT多种算法进行一维doa估计对比；第 9 周 与Capon、MUSIC和ESPRIT多种算法进行一维doa估计对比；第10周 仿真调试；第11周 仿真调试；第12周 进行毕业设计论文写作，接受答辩资格审查；第13周 评阅教师评阅论文；第14周 准备参加答辩。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
