一种宽带阵列信号源数量检测方法和系统技术方案

本发明专利技术提出一种宽带阵列信号源数量检测方法和系统，属于信号源检测技术领域。所述方法包括：步骤S1、利用由M个宽带信号测量传感器组成的宽带阵列模型，通过接收K组宽带阵列信号源的发射信号，来构建K组宽带阵列信号样本数据，M和K均为正整数；步骤S2、将所述K组宽带阵列信号样本数据的每一组都按照预定比例划分为训练集和测试集，对所述训练集中的宽带阵列信号样本数据通过求取不同频点上的协方差矩阵来确定对应的特征矩阵，共得到K组特征矩阵；步骤S3、基于所述K组特征矩阵，训练深度卷积神经网络模型，经训练的深度卷积神经网络模型用于检测所述测试集中的宽带阵列信号样本数据中包含的宽带阵列信号源的数量。数据中包含的宽带阵列信号源的数量。数据中包含的宽带阵列信号源的数量。

【技术实现步骤摘要】
一种宽带阵列信号源数量检测方法和系统


[0001]本专利技术属于信号源检测
，尤其涉及一种宽带阵列信号源数量检测方法和系统。

技术介绍

[0002]信号源数目检测是阵列信号处理中的一个非常重要的问题。对于大部分高分辨阵列测向算法，在实际应用中，为准确估计信号源的方向，事先必须估计信号源数，否则就会造成阵列测向结果的漏警或虚警，所以信号源数目检测是阵列准确测向的一个重要环节。较早的信号源数目检测方法主要采用假设检验的方法，该方法需要人为确定一个检测门限，容易受到人的主观因素影响。之后，信息论法、平滑秩法、矩阵分解法、盖氏圆法和正则相关法相继被提出和研究，这些方法各有优缺点，且都是针对窄带信号源提出的。然而，宽带信号源数目检测与窄带信号的模型不同，因此窄带信号源数目检测方法不能直接用于检测宽带信号源的数目，且传统检测方法的鲁棒性较低，不同应用场景下的检测准确度相差较大，所以对于宽带阵列信号源数目检测问题，需要设计新的方法。

技术实现思路

[0003]针对宽带阵列信号源数目检测问题，本专利技术提出一种宽带阵列信号源数目检测方案；该方案通过提取宽带阵列信号的特征，构建并训练卷积神经网络模型，可实现宽带阵列信号源数目的自动智能检测。
[0004]本专利技术第一方面公开了一种宽带阵列信号源数量检测方法。所述方法包括：
[0005]步骤S1、利用由M个宽带信号测量传感器组成的宽带阵列模型，通过接收K组宽带阵列信号源的发射信号，来构建K组宽带阵列信号样本数据，M和K均为正整数；
[0006]步骤S2、将所述K组宽带阵列信号样本数据的每一组都按照预定比例划分为训练集和测试集，对所述训练集中的宽带阵列信号样本数据通过求取不同频点上的协方差矩阵来确定对应的特征矩阵，共得到K组特征矩阵；
[0007]步骤S3、基于所述K组特征矩阵，训练深度卷积神经网络模型，经训练的深度卷积神经网络模型用于检测所述测试集中的宽带阵列信号样本数据中包含的宽带阵列信号源的数量。
[0008]根据本专利技术第一方面的方法，所述K组宽带阵列信号源中的信号源数量互不相同，并且其中一组宽带阵列信号源的信号源数量为零，其他组宽带阵列信号源的信号源数量为区间[1,D]上任意选取的正整数，D表征所述宽带阵列信号源中信号源数量的最大值。
[0009]根据本专利技术第一方面的方法，所述步骤S1具体包括：
[0010]S1
‑
1、从所述宽带阵列模型中包含的M个宽带信号测量传感器中选取位于中心位置的1个宽带信号测量传感器作为目标传感器；
[0011]S1
‑
2、对宽带阵列信号源数量不为零的K
‑
1组宽带阵列信号源中的每一组，均执行以下过程：
[0012](i)组内的各个宽带阵列信号源向所述目标传感器所在的方位发送所述发射信号；
[0013](ii)所述发射信号被所述M个宽带信号测量传感器捕获，通过整合M个经捕获的信号，形成当前宽带阵列信号源的宽带阵列信号样本数据；
[0014]S1
‑
3、对所述宽带阵列信号源数量为零的宽带阵列信号源，直接将所述M个宽带信号测量传感器捕获到的噪声信号进行整合，作为所述宽带阵列信号源数量为零时的宽带阵列信号样本数据。
[0015]根据本专利技术第一方面的方法，每个宽带阵列信号源相对于所述目标传感器所在的方位都具有一入射方向矢量，所述各个宽带阵列信号源的入射方向矢量互不相同；在所述步骤S2中，得到的所述K组特征矩阵中包含对所述入射方向矢量的描述。
[0016]本专利技术第二方面公开了一种宽带阵列信号源数量检测系统。所述系统包括：
[0017]第一处理单元，被配置为：利用由M个宽带信号测量传感器组成的宽带阵列模型，通过接收K组宽带阵列信号源的发射信号，来构建K组宽带阵列信号样本数据，M和K均为正整数；
[0018]第二处理单元，被配置为：将所述K组宽带阵列信号样本数据的每一组都按照预定比例划分为训练集和测试集，对所述训练集中的宽带阵列信号样本数据通过求取不同频点上的协方差矩阵来确定对应的特征矩阵，共得到K组特征矩阵；
[0019]第三处理单元，被配置为：基于所述K组特征矩阵，训练深度卷积神经网络模型，经训练的深度卷积神经网络模型用于检测所述测试集中的宽带阵列信号样本数据中包含的宽带阵列信号源的数量。
[0020]根据本专利技术第二方面的系统，所述K组宽带阵列信号源中的信号源数量互不相同，并且其中一组宽带阵列信号源的信号源数量为零，其他组宽带阵列信号源的信号源数量为区间[1,D]上任意选取的正整数，D表征所述宽带阵列信号源中信号源数量的最大值。
[0021]根据本专利技术第二方面的系统，所述第一处理单元具体被配置为：
[0022]从所述宽带阵列模型中包含的M个宽带信号测量传感器中选取位于中心位置的1个宽带信号测量传感器作为目标传感器；
[0023]对宽带阵列信号源数量不为零的K
‑
1组宽带阵列信号源中的每一组，均执行以下过程：
[0024](i)组内的各个宽带阵列信号源向所述目标传感器所在的方位发送所述发射信号；
[0025](ii)所述发射信号被所述M个宽带信号测量传感器捕获，通过整合M个经捕获的信号，形成当前宽带阵列信号源的宽带阵列信号样本数据；
[0026]对所述宽带阵列信号源数量为零的宽带阵列信号源，直接将所述M个宽带信号测量传感器捕获到的噪声信号进行整合，作为所述宽带阵列信号源数量为零时的宽带阵列信号样本数据。
[0027]根据本专利技术第二方面的系统，每个宽带阵列信号源相对于所述目标传感器所在的方位都具有一入射方向矢量，所述各个宽带阵列信号源的入射方向矢量互不相同；得到的所述K组特征矩阵中包含对所述入射方向矢量的描述。
[0028]本专利技术第三方面公开了一种电子设备。所述电子设备包括存储器和处理器，所述
存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本公开第一方面中任一项所述的一种宽带阵列信号源数量检测方法中的步骤。
[0029]本专利技术第四方面公开了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现本公开第一方面中任一项所述的一种宽带阵列信号源数量检测方法中的步骤。
[0030]综上，本专利技术提供的技术方案利用宽带阵列信号各频点的空间特性以及协方差矩阵的二阶统计特性，构建针对不同宽带阵列信号源数目的鲁棒性特征矩阵和深度卷积神经网络模型，通过训练深度卷积神经网络模型，得到宽带阵列信号源数目智能识别模型，最终实现宽带阵列信号源数目的高效、准确、智能检测。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种宽带阵列信号源数量检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、利用由M个宽带信号测量传感器组成的宽带阵列模型，通过接收K组宽带阵列信号源的发射信号，来构建K组宽带阵列信号样本数据，M和K均为正整数；步骤S2、将所述K组宽带阵列信号样本数据的每一组都按照预定比例划分为训练集和测试集，对所述训练集中的宽带阵列信号样本数据通过求取不同频点上的协方差矩阵来确定对应的特征矩阵，共得到K组特征矩阵；步骤S3、基于所述K组特征矩阵，训练深度卷积神经网络模型，经训练的深度卷积神经网络模型用于检测所述测试集中的宽带阵列信号样本数据中包含的宽带阵列信号源的数量。2.根据权利要求1所述的一种宽带阵列信号源数量检测方法，其特征在于，所述K组宽带阵列信号源中的信号源数量互不相同，并且其中一组宽带阵列信号源的信号源数量为零，其他组宽带阵列信号源的信号源数量为区间[1,D]上任意选取的正整数，D表征所述宽带阵列信号源中信号源数量的最大值。3.根据权利要求2所述的一种宽带阵列信号源数量检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：S1
‑
1、从所述宽带阵列模型中包含的M个宽带信号测量传感器中选取位于中心位置的1个宽带信号测量传感器作为目标传感器；S1
‑
2、对宽带阵列信号源数量不为零的K
‑
1组宽带阵列信号源中的每一组，均执行以下过程：(i)组内的各个宽带阵列信号源向所述目标传感器所在的方位发送所述发射信号；(ii)所述发射信号被所述M个宽带信号测量传感器捕获，通过整合M个经捕获的信号，形成当前宽带阵列信号源的宽带阵列信号样本数据；S1
‑
3、对所述宽带阵列信号源数量为零的宽带阵列信号源，直接将所述M个宽带信号测量传感器捕获到的噪声信号进行整合，作为所述宽带阵列信号源数量为零时的宽带阵列信号样本数据。4.根据权利要求3所述的一种宽带阵列信号源数量检测方法，其特征在于，每个宽带阵列信号源相对于所述目标传感器所在的方位都具有一入射方向矢量，所述各个宽带阵列信号源的入射方向矢量互不相同；在所述步骤S2中，得到的所述K组特征矩阵中包含对所述入射方向矢量的描述。5.一种宽带阵列信号源数量检测系统，其特征在于，所述系统包括：第一处理单元，被配置为：利用由M个宽带信号测量传感器组成的宽带阵列模型，通过接收K组宽带阵列信号源的发射信号，来构建K组宽带阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪涛，赵德鑫，刘峰，孟路稳，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：