【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于阵列信号处理和水下目标方位估计，具体涉及一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法。
技术介绍
1、水下多目标方位估计是海洋探测、水下机器人导航等领域的核心技术之一。精准获取水下目标的数量和方位信息，不仅能提升水下通信、导航和探测系统的性能，还对实际应用具有重要意义。然而，现有的目标方位估计算法存在以下局限性：传统波束形成算法：难以同时兼顾高分辨率和高稳健性；子空间类算法：依赖预知目标数量，且无法有效处理相干信号；基于神经网络的算法：在不同场景下的适应性较差。
2、近年来，随着压缩感知理论的发展，稀疏恢复方法逐渐成为高精度目标方位估计的重要手段。作为稀疏恢复算法的代表，贪婪类算法因其计算复杂度低和重构精度高的优势而受到广泛关注。然而，传统稀疏恢复算法需要预先估计稀疏度，这限制了其应用范围。尽管自适应匹配追踪算法(samp)消除了对稀疏度预估的依赖，但在目标方位估计问题中仍存在以下挑战：
3、1.迭代步长选择困难：步长设置不当可能引入额外的原子进而导致算法失效；
4、2.支撑集基数影响估计效果：支撑集基数过大会降低最小二乘估计的精度进而影响稀疏恢复效果；
5、3.终止条件难以预估：算法对噪声能量的先验依赖限制了其实用性。
6、为解决上述问题，本专利技术提出了一种基于改进自适应匹配追踪算法的水下多目标方位估计方法，通过对来波信号进行优化处理，从而实现高精度、多目标的水下方位估计。这种方法旨在克服传统算法的缺点，为水下目标定位提供更可靠的技术支持。>
技术实现思路
1、要解决的技术问题：
2、为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提供一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，通过最小二乘相似准则筛选原子，并参考相邻残差的能量变化程度进行迭代终止判别，实现对来波个数以及来波方位的自适应精准估计。本专利技术解决了现有水下多目标方位估计中，经常存在目标来波个数以及目标来波方向无法自适应高精确估计的问题。
3、本专利技术的技术方案是：一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，具体步骤如下：
4、通过阵列采集得到目标信号，对获取目标信号数据进行复数化处理；
5、基于目标信号来波方向构建改进自适应匹配追踪所用的空域字典集；
6、对所构建的空域字典集进行自适应搜索，并根据残差能量的变化情况，完成原子筛选；
7、根据构建空域字典集时所使用的完备来波方向角度集合，结合完成原子筛选所确定的索引集，完成对来波个数以及稀疏信号的估计，并将预估的空域稀疏信号转化为目标方位。
8、本专利技术的进一步技术方案是：所述对获取目标信号数据进行复数化处理的方法为，将阵列各阵元接收到的实数信号表示为x(t)，将实数信号x(t)进行hilbert变换，表达式如下：
9、
10、式中，为复信号，是x(t)的hilbert变换结果；τ表示积分变量；
11、将同一快拍下阵列各阵元接收的实数信号进行hilbert变换后的结果，用向量y进行表示。
12、本专利技术的进一步技术方案是：所述空域字典集的构建方法为：
13、通过m个阵元接收到来自k个来波方向的k个实数信号；
14、基于实数信号的来波方向，建立完备来波方向角度集合；
15、在所述完备来波方向角度集合基础上，以阵列的第一个阵元作为参考点，根据阵列结构特性设计空域字典集a如下：
16、
17、式中，j为虚数单位，f为来波信号的载波频率，τm(θn)为信号从角度θn入射时，到达第m号阵元相对于参考点的时间延迟，m＝2,…,m,n＝1,…,n。
18、本专利技术的进一步技术方案是：所述原子筛选之前需要对相干参数进行初始化，即令残差信号r0＝y，迭代次数t＝1，阶段数stage＝1，索引集步长s＝1，原子筛选个数l＝1。
19、本专利技术的进一步技术方案是：所述原子筛选的具体过程为：
20、计算空域字典集a与残差rt-1的内积u；
21、从u中选取最大的1个值，并将这个值对应的a序列序号j记为潜在索引集j；
22、更新索引集合和候选支撑集合；
23、求解更新后的候选支撑集合表达阵列接收信号y的最小二乘解；
24、从最小二乘解的向量个元素值中选出前l项值最大的元素，将其对应的各项索引记为f；
25、更新残差；
26、根据残差能量的变化进行判断，当迭代次数和残差能量变化满足要求时，则完成原子筛选，停止迭代。
27、本专利技术的进一步技术方案是：所述原子筛选的计算过程如下：
28、所述空域字典集a与残差rt-1的内积u表达式为：u＝abs(atrt-1)；
29、所述索引集合更新为λt＝λt-1∪j；
30、所述候选支撑集合更新为at＝at-1∪{aj},j∈j；
31、所述最小二乘解表达式为：
32、所述残差更新为
33、本专利技术的进一步技术方案是：所述根据残差能量的变化进行判断具体过程如下：
34、若||rnew||2≥||rt-1||2，则更新stage＝stage+1，l＝stage*s，并返回进入下一次迭代；
35、若||rnew||2<||rt-1||2,则更新索引集λt＝f，并记录残差值变化it＝||rt-1||2-||rnew||2；同时，做出多目标方位估计迭代终止判别：若迭代次数t≥3、it<0.7*it-2与it-1<0.7*it-2同时满足，则完成原子筛选，停止迭代；否则，取rt＝rnew，t＝t+1，继续进行迭代。
36、本专利技术的进一步技术方案是：所述来波个数k估计为：列向量的维数。
37、本专利技术的进一步技术方案是：所述目标信号的来波方向估计为：将预先构建的完备来波方向角度集合θ＝[θ1,θ2,…,θn]按索引集λt-2中各元素值进行索引后得到的角度。
38、一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计系统，包括阵列传感器、信号复数化处理模块、原子筛选模块及估计模块；
39、通过阵列传感器获取目标信号的实数信号；
40、通过信号复数化处理模块将所述实数信号转化为复数信号；
41、通过原子筛选模块对空域字典集进行自适应搜索，并根据残差能量的变化情况，完成原子筛选；
42、通过估计模块完成对来波个数以及稀疏信号的估计，并将预估的空域稀疏信号转化为目标方位。
43、有益效果
44、本专利技术具有以下有益效果：本专利技术所提出的算法通过建立空域稀疏波达方向估计模型，将目标方位估计问题转换为稀疏信号重构问题，突破了阵列孔径的限制，实现了更高分辨率的方位估计。具体优势如下：
45、改进迭代步长选择：通过分析波达方位估计问题本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述对获取目标信号数据进行复数化处理的方法为，将阵列各阵元接收到的实数信号表示为x(t)，将实数信号x(t)进行Hilbert变换，表达式如下：
3.根据权利要求2所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述空域字典集的构建方法为：
4.根据权利要求3所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述原子筛选之前需要对相干参数进行初始化，即令残差信号r0＝y，迭代次数t＝1，阶段数stage＝1，索引集步长s＝1，原子筛选个数L＝1。
5.根据权利要求4所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述原子筛选的具体过程为：
6.根据权利要求5所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述原子筛选的计算过程如下：
7.根据权利要求6所述一种基于改进
8.根据权利要求7所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述来波个数K估计为：列向量的维数。
9.根据权利要求8所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述目标信号的来波方向估计为：将预先构建的完备来波方向角度集合Θ＝[θ1,θ2,…,θN]按索引集Λt-2中各元素值进行索引后得到的角度。
10.一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计系统，用于实施权利要求1-9任一项所述基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法；其特征在于：包括阵列传感器、信号复数化处理模块、原子筛选模块及估计模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述对获取目标信号数据进行复数化处理的方法为，将阵列各阵元接收到的实数信号表示为x(t)，将实数信号x(t)进行hilbert变换，表达式如下：
3.根据权利要求2所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述空域字典集的构建方法为：
4.根据权利要求3所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述原子筛选之前需要对相干参数进行初始化，即令残差信号r0＝y，迭代次数t＝1，阶段数stage＝1，索引集步长s＝1，原子筛选个数l＝1。
5.根据权利要求4所述一种基于改进自适应匹配追踪的水下多目标方位估计方法，其特征在于：所述原子筛选的具体过程为：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：于洋，姚添译，潘光，闫晨红，袁瑀聪，杨炎坤，
申请(专利权)人：西北工业大学深圳研究院，
类型：发明
国别省市：
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