【摘要】：為了改善壓縮感知多目標(biāo)波達(dá)方向(Compressive Sensing DOA,CS-DOA)估計(jì)中系統(tǒng)感知模型與目標(biāo)角度信息失配引起的目標(biāo)參數(shù)提取能力下降的問題,本文在建立系統(tǒng)感知模型與目標(biāo)角度信息失配條件下的DOA估計(jì)聯(lián)合稀疏感知模型的基礎(chǔ)上,將多測(cè)量矢量欠定性系統(tǒng)正則化聚焦求解算法(RMFOCUSS)和LASSO(LeastAbsolute Shrinkage and Selection Operator)算法相結(jié)合,提出了一種魯棒的高分辨CS-DOA估計(jì)方法。該方法對(duì)目標(biāo)角度信息矢量與系統(tǒng)感知模型失配誤差進(jìn)行交替迭代優(yōu)化求解,降低了由系統(tǒng)感知模型失配引起的DOA估計(jì)誤差,改善了壓縮感知重構(gòu)算法無法用于低信噪比的缺陷,且具有較低的運(yùn)算復(fù)雜度。計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證了該方法的有效性和優(yōu)越性。
【圖文】：

其中P為信號(hào)功率，σ2為噪聲功率;DOA估計(jì)均方根誤差為ＲMSE=1KJ∑Jj=1θ^j－θj2(20)式中:J為獨(dú)立蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)次數(shù)，K為目標(biāo)信號(hào)源總數(shù)，θ^j為第j次蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)中K個(gè)目標(biāo)信號(hào)源矢量DOA估計(jì)結(jié)果，θj為第j次蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)中K個(gè)目標(biāo)信號(hào)源矢量真實(shí)值。實(shí)驗(yàn)1．非相干信號(hào)DOA估計(jì)。假設(shè)角度分辨單元φ=1嗌，當(dāng)兩個(gè)非相干信號(hào)相對(duì)接收陣列的入射角分別為［31．5°，45．5°］，信噪比SNＲ=0dB時(shí)，利用MUSIC算法、CAPON算法、MOMP算法以及本文方法的空域譜估計(jì)歸一化輸出結(jié)果如圖1所示。不同算法的DOA估計(jì)均方根誤差隨信噪比變化關(guān)系曲線的500次蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。圖1非相干信號(hào)的空域譜估計(jì)輸出Fig．1Spatialspectraoftwononcoherentsignals從圖1中可以看出MUSIC算法和CAPON算法無法對(duì)目標(biāo)角度進(jìn)行高分辨估計(jì);MOMP算法較傳統(tǒng)DOA估計(jì)算法具有更高的角度分辨力，然而系統(tǒng)感知模型與目標(biāo)角度信息失配導(dǎo)致了該方法DOA估計(jì)的精度下降明顯;相比之下，本文方法得益于對(duì)系統(tǒng)感知模型失配誤差的估計(jì)，并在空域譜估計(jì)結(jié)果輸出時(shí)對(duì)系統(tǒng)感知模型進(jìn)行校正，使得DOA估計(jì)的精度得到了明顯的改善。通過對(duì)比圖2中各算法DOA估計(jì)誤差隨信噪比變化的曲線可以看出，雖然在SNＲ＜－10dB時(shí)，各算法DOA估計(jì)誤差均較大，但隨著信噪比升高，由于本文方法對(duì)陣列接收信號(hào)矩陣進(jìn)行SVD分解，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)信息分量的積累，提高了低信噪比下利用壓縮感知方法進(jìn)行DOA估計(jì)的適用性，并且通過系統(tǒng)感知模型的校正，有效降低了系統(tǒng)感知模型與目標(biāo)角度信息失配誤差對(duì)DOA估計(jì)的影響，故較其他幾種方法具有更好的DOA估計(jì)性能，與圖1的結(jié)果相一致。圖2非相干信號(hào)DOA估計(jì)均方根誤差隨信噪比變化曲線Fig．2ＲMSEofnon

θ^j－θj2(20)式中:J為獨(dú)立蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)次數(shù)，K為目標(biāo)信號(hào)源總數(shù)，θ^j為第j次蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)中K個(gè)目標(biāo)信號(hào)源矢量DOA估計(jì)結(jié)果，θj為第j次蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)中K個(gè)目標(biāo)信號(hào)源矢量真實(shí)值。實(shí)驗(yàn)1．非相干信號(hào)DOA估計(jì)。假設(shè)角度分辨單元φ=1嗌，當(dāng)兩個(gè)非相干信號(hào)相對(duì)接收陣列的入射角分別為［31．5°，45．5°］，，信噪比SNＲ=0dB時(shí)，利用MUSIC算法、CAPON算法、MOMP算法以及本文方法的空域譜估計(jì)歸一化輸出結(jié)果如圖1所示。不同算法的DOA估計(jì)均方根誤差隨信噪比變化關(guān)系曲線的500次蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。圖1非相干信號(hào)的空域譜估計(jì)輸出Fig．1Spatialspectraoftwononcoherentsignals從圖1中可以看出MUSIC算法和CAPON算法無法對(duì)目標(biāo)角度進(jìn)行高分辨估計(jì);MOMP算法較傳統(tǒng)DOA估計(jì)算法具有更高的角度分辨力，然而系統(tǒng)感知模型與目標(biāo)角度信息失配導(dǎo)致了該方法DOA估計(jì)的精度下降明顯;相比之下，本文方法得益于對(duì)系統(tǒng)感知模型失配誤差的估計(jì)，并在空域譜估計(jì)結(jié)果輸出時(shí)對(duì)系統(tǒng)感知模型進(jìn)行校正，使得DOA估計(jì)的精度得到了明顯的改善。通過對(duì)比圖2中各算法DOA估計(jì)誤差隨信噪比變化的曲線可以看出，雖然在SNＲ＜－10dB時(shí)，各算法DOA估計(jì)誤差均較大，但隨著信噪比升高，由于本文方法對(duì)陣列接收信號(hào)矩陣進(jìn)行SVD分解，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)信息分量的積累，提高了低信噪比下利用壓縮感知方法進(jìn)行DOA估計(jì)的適用性，并且通過系統(tǒng)感知模型的校正，有效降低了系統(tǒng)感知模型與目標(biāo)角度信息失配誤差對(duì)DOA估計(jì)的影響，故較其他幾種方法具有更好的DOA估計(jì)性能，與圖1的結(jié)果相一致。圖2非相干信號(hào)DOA估計(jì)均方根誤差隨信噪比變化曲線Fig．2ＲMSEofnoncoherentsignalsDOAestimationversusSNＲ實(shí)驗(yàn)2．相干信號(hào)DOA估計(jì)。假設(shè)本實(shí)驗(yàn)中2個(gè)目
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省科技廳臨床醫(yī)學(xué)科技專項(xiàng)—新型臨床診療技術(shù)攻關(guān)(SBL201230101)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2546689