[發明專利]一種基于量子鳥群演化機制的陣列幅相誤差校正方法

有效

• 申請號: 201811033518.X
• 申請日: 2018-09-05
• 公開（公告）號: CN109376329B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 高洪元;呂闊;刁鳴;杜亞男;池鵬飛;陳夢晗;張曉桐;孫賀麟
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06F17/10
• 分類號: G06F17/10;G06F17/15;G06N3/00
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本發明屬于陣列信號處理領域，具體涉及一種基于量子鳥群演化機制的陣列幅相誤差的校正方法。包括進行相位誤差校正，進行幅度誤差校正；利用已知獨立信源建立接收數據模型后每次校正的步驟為：初始化量子鳥群；計算每只量子鳥量子位置的適應度，得到每只量子鳥的局部最優量子位置和量子鳥群全局最優量子位置；通過更新每只量子鳥的量子旋轉角更新量子位置；計算每只量子鳥量子位置更新后的適應度，更新每只量子鳥局部最優量子位置和量子鳥群全局最優量子位置；判斷是否達到最大迭代次數；輸出全局最優量子位置并映射為相位或幅相誤差矩陣。本發明只需一個已知的輔助信源，算法模型簡單，運算量較少，具有收斂速度快，收斂精度高的優點。

技術領域

本發明屬于陣列信號處理領域，具體涉及一種基于量子鳥群演化機制的陣列幅相誤差的校正方法。

背景技術

信號的波達方向估計是陣列信號處理中的重點研究問題。MUSIC算法是基于特征分解的波達方向估計算法，陣列為理想模型時該算法有很高的估計精度與分辨能力，但在實際應用中由于陣列中存在誤差導致算法性能顯著下降。

大多數陣列誤差為幅度和相位的誤差，其中幅度誤差導致譜峰高度變化，相位誤差導致譜峰位置變化，對陣列的幅相誤差校正有著重要的意義。

根據已有文獻發現，程豐等在《電子與信息學報》(2017,Vol.39,No.8,pp.1899-1905)上發表的“一種基于旋轉測量的陣列幅相誤差校正新方法”中提出的方法算法模型復雜，計算量較大且校正精度不高。楊勇等在《國防科技大學學報》(2011,Vol.33,No.1,pp.91-94)上發表的“基于模擬退火算法的陣列模型有源校正方法”中提出的方法收斂速度較慢、運算時間較長。

上述所提到的陣列幅相誤差校正方法雖然取得了較好的結果，但算法模型較復雜、運算量較大，因此需要設計一種新的陣列幅相誤差校正方法解決這些問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種收斂速度快、收斂精度高的基于量子鳥群演化機制的陣列幅相誤差的校正方法。

一種基于量子鳥群演化機制的陣列幅相誤差的校正方法，具體包括如下步驟：

步驟1、根據已知信源建立接收數據模型；

步驟2、求解相位誤差的量子鳥群演化機制參數初始化；量子鳥群群體規模為N_b，最大迭代次數為G，第i只量子鳥的量子位置為其中t為迭代次數，隨機生成所有量子鳥的量子位置，滿足其中令映射的第一個陣元相位誤差為0rad，i＝1,2,…,N_b；

步驟3、對所有量子鳥的量子位置進行適應度計算，將第i只量子鳥的量子位置映射為相位誤差矩陣分別為第m個陣元相位誤差最小值和最大值，m＝1,2,…,M；

步驟4、更新每只量子鳥的量子位置，量子鳥群有三種行為，即飛行行為、覓食行為、警戒行為；

步驟5、對每只量子鳥的新量子位置進行適應度計算，將第i只量子鳥的量子位置映射為相位或幅相誤差矩陣利用適應度函數計算適應度，其值亦代表的適應度；

步驟6、更新每只量子鳥的局部最優量子位置和全局最優量子位置；

步驟7、判斷迭代次數t是否達到最大迭代次數G；若達到，判斷是否為校正相位誤差，若是，執行步驟8；若不是，執行步驟10，若沒達到最大迭代次數，令t＝t+1，返回步驟4繼續執行；

步驟8、輸出量子鳥群的全局最優量子位置，映射為相位誤差是第m個陣元的相位誤差估計最優值，m＝1,2,…,M；

步驟9、進行幅度誤差校正；

步驟10、輸出量子鳥群的全局最優量子位置，映射為幅相誤差矩陣。