[发明专利]一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法

摘要

本发明属于阵列信号处理领域，提供一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法，该方法：(1)通过Khatri‑Rao积建立低维度的协方差稀疏重构模型，对信号协方差矩阵上的主对角元素进行估计；(2)根据非零主对角元素位置扩展稀疏重构字典，再次利用稀疏重构算法估计信号协方差矩阵的非对角元素；(3)根据非对角元素更新稀疏重构模型，利用稀疏重构算法重新估计信号协方差矩阵的主对角元素；重复上述(2)、(3)，即可根据最终的信号协方差矩阵主对角线元素估计出信号的波达方向。本发明不仅能够充分利用特殊阵列几何分布带来的自由度，还能有效降低计算复杂度并获得良好的估计精度。

主权项

一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、K个远场窄带信号入射到由N个阵元组成的均匀或非均匀线性阵列上，将阵列接收信号表示成向量形式：x(t)＝As(t)+v(t),t＝1,2,...,T其中，A为方向矩阵，s(t)为信号向量，v(t)为零均值高斯白噪声，T为快拍数；步骤2、计算阵列接收信号的协方差矩阵Rx：Rx=ARsAH+σv2Iv]]>其中，Rs为信号的协方差矩阵，为噪声的协方差矩阵；并对Rx做矢量化处理：z=vec(Rx)=A1p+A2q+σv21]]>其中，A1＝A*⊙A，A2为待扩展字典，1＝vec(Iv)，p为由Rs主对角元素构成的矩阵，q为由Rs非对角元素构成的矩阵；步骤3、将q初始化为0，得到低维度稀疏重构模型：利用稀疏重构算法对p做初始估计：p^=argminp||z-A1p||2+α1||p||1]]>其中，α1为正则化参数；步骤4、根据估计得到相关字典更新稀疏重构模型：利用稀疏重构算法对q做估计：q^=argminq||z-A1p^-A~2q||2+α2||q||1]]>其中，α2为正则化参数；步骤5、根据更新稀疏重构模型：再次利用稀疏重构方法对p做再次估计：p^′=argminp||z-A~2q^-A1p||2+α3||p||1]]>其中，α3为正则化参数；步骤6、重复步骤4和5直至收敛，根据迭代估计的最终估计即可得到信号波达方向估计。