[發(fā)明專利]陣元互耦和幅相誤差下的近場源智能定位方法

有效

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• 申請日: 2021-03-04
• 公開（公告）號: CN113156363B
• 公開（公告）日: 2023-10-10
• 發(fā)明（設計）人: 王伶;袁瑞琛;楊欣;汪躍先;陶明亮;張兆林;韓闖;宮延云;范一飛
• 申請（專利權）人: 西北工業(yè)大學
• 主分類號: G01S5/00
• 分類號: G01S5/00;G06F17/15;G06F17/16;G06F30/27;G06N3/08;G06F18/27
• 代理公司: 西安凱多思知識產權代理事務所(普通合伙) 61290
• 代理人: 劉新瓊

1.一種陣元互耦和幅相誤差下的近場源智能定位方法，其特征在于包括下述步驟：

(1)首先，實際采集或仿真生成互耦和幅相誤差下陣列接收的近場源數(shù)據(jù)每段數(shù)據(jù)的長度為L，并根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)計算得到協(xié)方差并計算出特征提取向量

(2)構建深度回歸網(wǎng)絡，網(wǎng)絡的輸入為步驟(1)中獲得的特征提取向量網(wǎng)絡輸出為近場信源的定位結果y(θ,r)，以此對深度回歸網(wǎng)絡的參數(shù)進行離線訓練，損失函數(shù)設為最小均方根誤差，當整個網(wǎng)絡的損失函數(shù)達到最低即認為網(wǎng)絡訓練完成，將訓練好的網(wǎng)絡參數(shù)固化；

(3)進入在線測試階段，將實際采集或仿真生成的互耦和幅相誤差下陣列接收到的近場源數(shù)據(jù)每段數(shù)據(jù)的長度為L，并通過計算獲得采樣得到的近場源數(shù)據(jù)的協(xié)方差并計算出特征提取向量將特征提取向量直接輸入到深度回歸網(wǎng)絡中，網(wǎng)絡的輸出就是該網(wǎng)絡預測到的近場信源的角度和距離信息，重復步驟(3)，直至滿足終止條件則停止探測。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種陣元互耦和幅相誤差下的近場源智能定位方法，其特征在于：

所述步驟(1)中，一個由2M+1個全向天線構成的均勻線陣，天線陣列的孔徑為D，陣元間距為d，信源發(fā)射的信號波長為λ，當K個非相關的窄帶信源處于近場區(qū)域時，即處于距離天線陣列的區(qū)域時，當不存在誤差時陣列理想的接收模型用矢量式表達為：

X＝As+n

其中，A為陣列的方向矩陣，s為信源信號，n為陣列噪聲，當陣列存在互耦和幅相誤差時，那么X＝As+n的接收模型需要修正，誤差分為兩個部分，即幅度誤差和相位誤差；以陣元中心0號陣元為參考陣元，整個陣列的幅度誤差G和相位誤差Φ寫作：

其中，α_m表示第m個陣元相對于第0號陣元的幅度誤差，表示第m個陣元相對于第0號陣元的相位誤差，diag{·}表示對角矩陣；陣列的幅相誤差表示為：

陣列的互耦誤差用一個Toeplitz矩陣表示，設每根天線與左右各P根天線存在耦合，那么互耦對陣列帶來的影響寫作：

其中，c_i,i＝1,…,P-1對該天線左/右第i根天線的影響程度；因此，互耦和幅相誤差下陣列模型表示為：

計算得到的協(xié)方差寫作：

其中，代表了協(xié)方差矩陣第i行第q列的具體數(shù)值，由于協(xié)方差矩陣的上三角和下三角為復數(shù)，由于該矩陣為Hermitian陣，因此對上三角部分取實部，下三角部分取虛部，得到：

其中，表示取實部，表示取虛部，將上式拉直為向量

通過下式得到輸入網(wǎng)絡的特征提取向量即

其中，||·||₂表示取向量的2-范數(shù)。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種陣元互耦和幅相誤差下的近場源智能定位方法，其特征在于：

所述步驟(2)中，對于n個近場信源，深度回歸網(wǎng)絡的輸出表示為：

y(θ,r)＝[θ₁,r₁,θ₂,r₂,…,θ_n,r_n]

其中，θ_i,r_i,i＝1,2,…,n表示第i個信源的角度和距離的預測值，網(wǎng)絡訓練采用的損失函數(shù)為輸出與標簽的均方根誤差RMSE，即：

其中，M表示數(shù)據(jù)集的長度，y_i代表第i組數(shù)據(jù)的預測結果，代表第i組數(shù)據(jù)的真實值。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種陣元互耦和幅相誤差下的近場源智能定位方法，其特征在于：

網(wǎng)絡訓練采用Adam算法進行優(yōu)化。