基于正交匹配稀疏重构的相干信源动态DOA追踪方法技术

本发明专利技术提供的是一种冲击噪声条件的基于正交匹配稀疏重构的相干信源动态DOA追踪方法。针对的是冲击噪声条件下相干信源动态DOA估计问题。在基于去冲击预处理和秩‑1更新处理动态数据的基础上，稀疏重构方案克服了冲击噪声条件下的波达角度估计无法利用二阶及二阶以上统计量求解的问题。通过利用非相干测量矩阵稀疏重构的思想，所提方案可以在不进行解相干预处理的前提下直接求解相干信号的动态波达角度，并能够在低快拍采样条件下实现对动态目标的准确跟踪，适用于强、弱冲击噪声环境下的动态DOA估计问题，避免了复杂计算量。结果表明本发明专利技术跟踪效果良好，可在强冲击噪声、低信噪比、低快拍采样的条件下实现相干信源的快速跟踪、准确重构。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种能够实现准确动态跟踪的相干信源动态波达角度(DOA)追踪方法。
技术介绍
目前针对信源波达角度的估计主要研究方向是基于高斯噪声的假设条件，并在该假设的基础上通过处理接收信号的二阶或者高阶统计量得到对波达角度的估计信息。而在真实环境中可以发现，环境的噪声往往不服从高斯分布，而是表现为具有一定冲击性的冲击噪声。冲击噪声的分布函数适合用α稳定分布建模，且其函数模型不具有二阶或者高阶统计量，无法用基于高斯噪声假设条件下的求解方法进行DOA估计，因此需要研究冲击噪声条件下的DOA估计方案，适合更多更复杂的环境需求。现阶段的DOA估计方法主要研究对象是固定位置的信源，以此展开多种DOA估计算法的研究。而实际情况下，信源位置不是固定的，波达角度一般随时间发生变化，在这种情况下，传统的DOA估计方法不再适用，无法得到对移动信源的DOA的准确估计。因此，需要研究对波达角度时变的信号适用的动态DOA估计方案，对实际应用有重要意义。经过对现有技术文献的检索发现，传统的冲击噪声条件下的动态DOA估计方案主要采取对子空间数据更新后进行谱分解进一步估计波达角度的实时值或者通过建立极大似然估计方程进行搜索范围内最优角度的搜索。如赵大勇等在《山东大学学报(工学版)》上发表的“冲击噪声背景下的动态DOA估计”提出了一种锁定跟踪思想并对粒子群算法进行改进，研究了基于最大似然算法的动态DOA估计方法，在避免分数低阶矩重复分解的同时达到良好的跟踪性能。但是该类动态DOA估计方案计算量较大，涉及到的极大似然算法的动态更新方程计算复杂度较高，即使采用相应智能算法，也不能避免复杂的计算过程，同时，该类算法处理相干信号源必须采取针对的解相干算法，导致现有冲击噪声条件下的动态DOA追踪算法实时性差且估计精度较低。数字通信领域的采样过程一直以奈奎斯特采样定律为指导，但是随着信息需求量的不断增加，奈奎斯特采样定律所规定的采样频率已经不适应于实际需求，表现出数据获取和处理方面、数据存储和传输方面的瓶颈，压缩感知理论就是在这种情况下提出的。这种新的信息采样理论是由D.Donoho、E.Candes、T.Tao等人提出，其主要内容是指稀疏信号可以通过远低于奈奎斯特采样率的频率进行采样并实现信息的精确还原。该理论自提出后被广泛应用于信号/图像处理、雷达/光学成像、无线通信等领域，被美国科技评论评为2007年度十大科技进展。压缩感知理论通过建立信号在某个变换域下的稀疏表示，设计测量矩阵使得在降低信号维数的前提下保证原信号的损失达到最小，并最终通过非线性优化算法对原始信号进行精确重建，真正实现了从少量非相关的观测值重建原始稀疏信号，有广泛的实际应用价值。压缩感知理论的应用前提是稀疏化的原始信号，而在进行波达角度估计时入射信号相对于整个信号空间来说显然满足这一条件。通过对整个信号空间进行划分，使每个可能存在的信号和角度一一对应，就建立了压缩感知理论和DOA估计的结合模型。在冲击噪声条件下的动态DOA估计模型中，运动目标在空间域中的采样率较低，普通方法对运动目标的DOA检测性能较差。而通过使用非相关测量矩阵对原始信号进行稀疏重构的思想可以高效地压缩采集稀疏信号或者说可稀疏表示的信号，从而得到足够的数据构建目标模型并得到DOA估计数据。仿真结果表明这种冲击噪声条件下的动态DOA估计方案能够在较低的快拍数条件下具备较好的跟踪精度并且能够直接处理相干信号的动态DOA估计问题，适用于强弱冲击噪声条件，动态跟踪性能良好。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种在低快拍采样条件下能够实现准确动态跟踪的冲击噪声条件的基于正交匹配稀疏重构的相干信源动态DOA追踪方法。本专利技术的目的是这样实现的：步骤一，建立冲击噪声条件下的接收数据模型，相干信号源的DOA动态跟踪模型由M个中心频率相同的远场窄带信源信号、N个阵元组成的均匀无模糊线阵构成，空间内M个信源信号从方向{θ1,θ2,…,θM本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种冲击噪声条件的基于正交匹配稀疏重构的相干信源动态DOA追踪方法，其特征是：步骤一，建立冲击噪声条件下的接收数据模型，相干信号源的DOA动态跟踪模型由M个中心频率相同的远场窄带信源信号、N个阵元组成的均匀无模糊线阵构成，空间内M个信源信号从方向{θ1,θ2,…,θM}入射到所述均匀无模糊线阵上，对阵元接收数据进行快拍采样和加权处理，第k次快拍采样数据是X(k)＝AS(k)+N(k)，其中X(k)＝[x1(k),x2(k),…,xN(k)]T表示接收数据矢量，S(k)＝[s1(k),s2(k),…,sM(k)]T表示窄带信号矢量，N(k)＝[n1(k),n2(k),…,nN(k)]T表示独立同分布的满足SαS分布的加性冲击噪声矢量，信号导向矢量矩阵是A(θ)＝[a(θ1),a(θ2),…,a(θM)]，其中θ＝(θ1,θ2,…,θM)是信源信号的入射角度，随时间变化的函数关系已知，α(θm)＝[exp(‑jω0τ1m),exp(‑jω0τ2m),…,exp(‑jω0τNm)]T表示第m个入射信号的导向矢量，m＝1,2,…,M，其中，c为光速，f为远场入射信号的频率，λ为入射信号的波长，表示第m个入射信号到达第n个阵元时相对于参考阵元的延时，l表示均匀线阵两阵元间距离，定义阵元接收数据协方差矩阵为C(k)，C(k)的初始值为0，即C(0)＝0；步骤二，对快拍采样的数据做去冲击预处理，以每一次采样数据为单位，估计接收数据的幅值上限max{|x1(k)|,|x2(k)|,…,|xN(k)|}，其中max{}为取最大值函数，对各阵元接收数据以为标准进行归一化处理，其中p的值根据冲击噪声SαS分布的特征指数决定；步骤三，更新采样数据协方差矩阵，第k次得到的更新数据为C(k)＝βC(k‑1)+(1‑β)Rz，其中β是数据更新的遗忘系数，β∈(0,1)，Rz是去冲击预处理后得到的数据协方差矩阵，Rz＝Z(k)ZH(k)；步骤四，对更新后的数据进行奇异值分解，提取信号空间分量，奇异值分解后得到的是低维数据量，利于基于压缩感知理论进行信号的稀疏重构；步骤五，利用正交匹配稀疏重构处理动态更新数据，得到该采样时刻的动态目标波达角度估计；步骤六，如果达到最大跟踪次数，执行步骤七，否则返回步骤二继续估计动态目标的下一时刻波达方向值；步骤七，得到所有快拍采样下的动态目标波达方向值后，输出冲击噪声条件的动态目标DOA跟踪结果。...

【技术特征摘要】
1.一种冲击噪声条件的基于正交匹配稀疏重构的相干信源动态DOA追踪方法，其特征是：步骤一，建立冲击噪声条件下的接收数据模型，相干信号源的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刁鸣，王宇，高洪元，梁炎松，李佳，苏雪，王琦，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23