[發明專利]基于偽逆感知字典的稀疏度自適應DOA估計方法及系統在審
| 申請號: | 202011001791.1 | 申請日: | 2020-09-22 |
| 公開(公告)號: | CN112087235A | 公開(公告)日: | 2020-12-15 |
| 發明(設計)人: | 郝程鵬;鐘一宸;閆晟;朱東升;徐達 | 申請(專利權)人: | 中國科學院聲學研究所 |
| 主分類號: | H03M7/30 | 分類號: | H03M7/30 |
| 代理公司: | 北京方安思達知識產權代理有限公司 11472 | 代理人: | 陳琳琳;楊青 |
| 地址: | 100190 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 感知 字典 稀疏 自適應 doa 估計 方法 系統 | ||
1.一種基于偽逆感知字典的稀疏度自適應DOA估計方法,所述方法包括:
使用M元均勻線陣,接收K個窄帶信號源,得到無噪聲場的觀測向量;
以觀測向量作為初始殘差,采用基于偽逆感知字典的稀疏度自適應正交匹配追蹤方法,通過不斷迭代步長得到本階段對應的殘差值,根據不同階段殘差值收斂的對比,得到最小殘差值,并由此得到對應的稀疏系數,進而得到K個窄帶信號源中非零元素的方向。
2.根據權利要求1所述的基于偽逆感知字典的稀疏度自適應DOA估計方法,其特征在于,所述使用M元均勻線陣,接收K個窄帶信號源,得到無噪聲場的觀測向量;具體為:
y=A(θ)s
其中,y=[y1,...,yM]為陣列接收數據,s=[s1,...,sK]為入射信號,有K個非零元素,對應著K個窄帶信號源,A(θ)為陣列流型矩陣。
3.根據權利要求2所述的基于偽逆感知字典的稀疏度自適應DOA估計方法,其特征在于,所述以觀測向量作為初始殘差,采用基于偽逆感知字典的稀疏度自適應正交匹配追蹤方法,通過不斷迭代步長得到本階段對應的殘差值,根據不同階段殘差值收斂的對比,得到最小殘差值,并由此得到對應的稀疏系數,進而得到K個窄帶信號源中非零元素的方向;具體包括:
步驟1)以觀測向量y為初始殘差r0=y,設置初始迭代次數t=1,步長F=1,匹配矩陣第一階段原子選取量L=F,迭代索引t=1,階段索引j=1;
步驟2)選取原子:計算|ΦHrt-1|,選擇內積值最大的L列原子,并將這些列序號構成集合J0;其中Φ是偽逆感知字典,H表示共軛,|·|表示絕對值運算符,rt-1表示前一次迭代的殘差值;
步驟3)更新匹配矩陣:令Λt=Λt-1∪J0,At=At-1∩at;
其中,Λt為當前迭代后所有被選擇的列序號集合,Λt-1為前一次迭代后所有被選擇的列序號集合,at為當次迭代中被選擇的方向向量;
步驟4)更新稀疏網格角度估計值:
其中,t為迭代次數,θt為t次迭代后的稀疏網格角度估計值,T表示轉置;
步驟5)原子回溯:選取θt中最大的L項,并重新根據最大的L項選取相應的原子構成新的匹配矩陣AtL;
步驟6)更新回溯稀疏網格角度估計值:
其中,θtL為t次迭代后最大的L個稀疏網格角度估計值;
步驟7)更新殘差rt:
rt=y-AtLθtL;
步驟8)根據當前步長的殘差rt和前一個步長的殘差rt-1,判斷階段轉換:
如果|rt|<|rt-1|,說明回溯還未收斂到最小值,返回步驟2);
如果|rt|=|rt-1|,說明此步長回溯已完成,記錄rj=|rt|,并比較rj與上一階段的殘差值rj-1,若rj<rj-1,則對階段索引j加1,L=j×F,返回步驟2);若rj>rj-1,得到稀疏度K=(j-1)×F,并輸出L=K=(j-1)×F時已計算過的稀疏系數收斂值
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