专利汇可以提供一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及 信号 处理技术领域,尤其是一种基于弹性网络的稀疏 迭代 波达 角 的估计方法。方法的具体步骤包括: 信号处理 单元根据待估信号的数量构建阵列的非参数信号模型,计算初始的协方差矩阵和功率矩阵;建立协方差拟合标准的方程,结合弹性网络模型推导出待优化的方程式;通过迭代 算法 计算出满足 精度 的最优协方差矩阵,再运用Capon谱方法计算出相应的空间谱 密度 ,通过谱峰搜索得到待估信号的波达角估计值。采用本发明所述的方法可以规避信号变量选取上的干扰,对目标信号的数量大于 传感器 数量的情况能保证足够的精度,对波达角相近的信号也有很高的 分辨率 ,满足各用户在高复杂电磁环境下的测向需求。,下面是一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法专利的具体信息内容。
1.一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法,其特征在于:包括如下步骤:
(a)传感器接收模块收集当前环境下的电磁信号,并将其转化为数字信号,即向量形式,并传入信号处理模块进行处理;
(b)信号处理模块根据所收集信号向量,建立相应的来波模型,并计算出初始协方差矩阵;
(c)信号处理模块利用接收信号向量建立协方差拟合标准,并计算出初始的信号权重矩阵和噪声权重矩阵,结合弹性网络模型由协方差拟合标准推导出相应的凸优化方程;
(d)检测此时的信号参量是否满足迭代终止准则,若不满足准则,则设定新的对偶变量,并根据算法更新信号变量和噪声变量;
(e)重复步骤(d),直至在设定精度误差允许的情况下满足迭代终止准则,则停止迭代,输出此时的信号功率矩阵和协方差矩阵;
(f)根据Capon算法计算出相应的空间谱密度,通过谱峰搜索,找到谱峰对应的空间位置得到来波方向的角度值,完成测向。
2.根据权利要求1所述的一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法,其特征在于:
所述步骤(c)包括推导协方差拟合标准的等价公式,并求解该公式的最小值,将其转化为优化方程,然后根据弹性网络的特点,设定两种范数形式的惩罚函数,保证数据保真度和参数稀疏度平衡,两个范数阶数的取值范围均为大于1的任意数,根据需求设定为仿真实验中效果最好的一组值,而不局限于范数和范数,将信号功率矩阵与噪声功率矩阵分开处理,加以不同的权值进行约束。
3.根据权利要求1所述的一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法,其特征在于:
所述步骤(d)中检测信号参量是否满足迭代终止准则,包括将所估计的功率矩阵代入接收信号的模型中计算协方差矩阵,计算此协方差矩阵与之前的上一个迭代所产生的协方差矩阵各元素之间的均方差,检测此误差是否小于设定的误差值,若小于成立,则满足终止准则。
4.根据权利要求1的一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法,其特征在于:所述步骤(d)中更新信号变量和噪声变量包括根据算法公式,由接收信号向量计算初始的信号变量和噪声变量,采用梯度下降法求得凸优化方程的最优解与协方差矩阵和信号功率谱矩阵的关系,然后通过分离变量,得到信号变量与噪声变量的迭代更新公式。
5.根据权利要求1的一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法,其特征在于:所述步骤(f)中Capon算法指利用估计出的信号的协方差矩阵计算整个阵列的输出,得到Capon波束形成谱曲线,即信号的空间谱密度,找到各谱峰所对应的角度值就得到了波达角估计值。
6.根据权利要求1的一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法,其特征在于:在所述步骤(c)的由建立协方差拟合标准推导出凸优化方程的过程中,根据弹性网络模型的特点,需要改变凸优化方程惩罚项的范数形式,并将信号变量与噪声变量分开处理,即其中的权值矩阵定义为:
W=diag([w1,…,wK])
Wσ=diag([wK+1,…,wK+N])
7.根据权利要求1所述的一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法,其特征在于:
所述步骤c中噪声参量有不同阶的指数,采用多参数拟合法求解。
8.根据权利要求1-7任一所述的一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法,其特征在于,包括以下步骤:
1.传感器接收模块收集当前环境下的电磁信号,并将其转化为数字信号,根据信号建立模型:
其中, 为t时刻观察到的快拍向量, 为在波达角为 的目标信号向
量, 为波达角为 的导向矢量,M为快拍的总数;
由此信号模型计算信号的协方差模型,即:
其中,
2.根据弹性网络模型的特点,需要改变凸优化方程惩罚项的范数形式,并将信号变量与噪声变量分开处理,即:
其中的权值矩阵定义为:
W=diag([w1,…,wK])
Wσ=diag([wK+1,…,wK+N])
3.以R(i)=AP(i)A*为迭代终止准则,进行判定,若满足终止准则,则停止计算进入下一步,若不满足终止准则,则更新数据进入循环迭代过程直至满足终止准则,先更新对偶变量λ,作为过渡参量,其更新公式为:
然后更新信号参量pk(i),其更新公式为:
最后更新噪声参量σk(i),其更新公式为:
4.根据Capon算法计算空间谱密度,其空间谱方程为:
其中,空间谱密度的函数图像即μ与θ的函数图像。
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