[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

本發明公開了一種基于偽逆感知字典的稀疏度自適應DOA估計方法及系統，該方法包括：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。本發明對比每一個步長迭代的收斂值，將最小收斂值對應的步長作為稀疏度，有效消除閾值誤差，擴大了適用范圍；并結合感知字典的優勢，提出偽逆感知字典的新設計準則，克服了在高分辨率情況下原子強相關性帶來的誤差影響，更精確的定位來波方位。

技術領域

本發明涉及信號處理領域，具體涉及基于偽逆感知字典的稀疏度自適應DOA估計方法及系統。

背景技術

近年來，壓縮感知理論被深入研究，因其能突破奈奎斯特采樣率的限制對稀疏信號進行重構，越來越多的學者將其應用到信號處理領域當中。由于目標信號在整個空域網格中個數是有限的，其自身模型的稀疏性是符合壓縮感知理論的，故已有大量學者開始研究基于壓縮感知的DOA估計。該類模型可以直接處理相干信號，并且不需要大量快拍數就可以對信號作出正確估計，具有很好的實時處理能力。

貪婪算法是壓縮感知還原算法中最通用的一種算法，其具有運算量小、易于實現、重構質量好等特點，例如正交匹配追蹤、分段正交匹配追蹤、子空間追蹤算法。該類算法不斷從傳感矩陣中選出與殘差最匹配的原子構造稀疏逼近，從而完成稀疏信號恢復，進行DOA估計。

貪婪算法的流程實現與稀疏度息息相關，在已知稀疏度情況下才能有效完成信號恢復。然而在實際DOA估計問題中，往往無法預知來波數量，這時貪婪算法性能大幅下降。為解決該問題，稀疏度自適應正交匹配追蹤方法被提出，該方法在未知稀疏度先驗信息的情況下，能重構出原始信號，在一定程度上提高了DOA估計的穩健性。前述稀疏度自適應正交匹配追蹤方法存在以下兩方面缺點：

1)所采用的迭代閾值無明確選取準則，往往根據經驗選取，導致信號重構和DOA估計性能嚴重依賴于閾值的選取精度，適用范圍受限；

2)存在信號還原重構性能和DOA估計分辨率無法兼顧的問題。當角度網格分割過細時，還原重構效果會變差，而當角度網格分割過于稀疏時，DOA估計分辨率降低。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術缺陷，提出了一種基于偽逆感知字典的稀疏度自適應DOA估計方法及系統。

為了實現上述目的，本發明提出了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。

作為上述方法的一種改進，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,...,y_M]為陣列接收數據，s＝[s₁,...,s_K]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。

作為上述方法的一種改進，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：