針對(duì)脈沖噪聲與同頻帶干擾并存時(shí)寬帶信號(hào)的波達(dá)方向（DOA）估計(jì)問題,該文提出一種結(jié)合循環(huán)相關(guān)熵（CCE）與稀疏重構(gòu)的算法。首先,分析了寬帶信源的接收信號(hào)模型,并利用循環(huán)相關(guān)熵的性質(zhì)構(gòu)造出對(duì)脈沖噪聲與同頻帶干擾具有抑制能力的寬帶信號(hào)虛擬輸出陣列。隨后對(duì)該虛擬輸出陣列進(jìn)行稀疏表示,并通過歸一化迭代硬閾值（NIHT）算法進(jìn)行稀疏重構(gòu),從而估計(jì)寬帶信號(hào)的波達(dá)方向。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)脈沖噪聲和同頻帶干擾具有很好的抑制作用,并且相較已有算法在估計(jì)性能方面有明顯的改善。 

【文章來源】：電子與信息學(xué)報(bào). 2020,42(11)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

不同廣義信噪比下的算法性能

4.2不同噪聲特征指數(shù)對(duì)算法性能造成的影響α為衡量不同噪聲特征指數(shù)對(duì)算法性能造成的影響，實(shí)驗(yàn)中將信號(hào)的GSNR設(shè)置為5dB，信號(hào)的快拍數(shù)長(zhǎng)度為5000，噪聲特征指數(shù)從1.1變化到2.0，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示αα<1.5由圖2可以看出隨著噪聲特征指數(shù)的增加，由于脈沖噪聲的脈沖性減弱，各算法的性能均有顯著改善。當(dāng)較小時(shí)()，噪聲的脈沖性較強(qiáng)，CYC-LP算法由于不具有抗脈沖噪聲的能力，估計(jì)成功率較低，本文算法與CCE-LP算法則具有很高的成功率且本文算法優(yōu)于CCE-LP算法。此外由于借助稀疏重構(gòu)算法高精度的優(yōu)勢(shì)，本文算法在α>1.2α>1.6α=2.0()時(shí)就可以實(shí)現(xiàn)DOA的完全成功估計(jì)。而當(dāng)噪聲的脈沖性較弱時(shí)(),3種算法均能呈現(xiàn)較高的估計(jì)成功率，但本文算法相較其他算法依然具有優(yōu)勢(shì)，僅在時(shí)本文算法的RMSE稍高于CYC-LP算法，因?yàn)榇藭r(shí)噪聲為高斯噪聲，CYC-LP算法中使用的2階統(tǒng)計(jì)量不會(huì)出現(xiàn)發(fā)散的情況。4.3不同快拍數(shù)對(duì)算法性能造成的影響α為衡量不同快拍數(shù)對(duì)算法性能造成的影響，實(shí)驗(yàn)中將信號(hào)的GSNR設(shè)置為5dB，噪聲特征指數(shù)設(shè)置為1.5，信號(hào)的快拍數(shù)長(zhǎng)度為從800變化到5600，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。由圖3可以看出各算法的估計(jì)成功率和RMSE圖1不同廣義信噪比下的算法性能圖2不同噪聲特征指數(shù)下的算法性能圖3不同快拍數(shù)對(duì)應(yīng)的算法性能2590電子與信息學(xué)報(bào)第42卷

4.2不同噪聲特征指數(shù)對(duì)算法性能造成的影響α為衡量不同噪聲特征指數(shù)對(duì)算法性能造成的影響，實(shí)驗(yàn)中將信號(hào)的GSNR設(shè)置為5dB，信號(hào)的快拍數(shù)長(zhǎng)度為5000，噪聲特征指數(shù)從1.1變化到2.0，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示αα<1.5由圖2可以看出隨著噪聲特征指數(shù)的增加，由于脈沖噪聲的脈沖性減弱，各算法的性能均有顯著改善。當(dāng)較小時(shí)()，噪聲的脈沖性較強(qiáng)，CYC-LP算法由于不具有抗脈沖噪聲的能力，估計(jì)成功率較低，本文算法與CCE-LP算法則具有很高的成功率且本文算法優(yōu)于CCE-LP算法。此外由于借助稀疏重構(gòu)算法高精度的優(yōu)勢(shì)，本文算法在α>1.2α>1.6α=2.0()時(shí)就可以實(shí)現(xiàn)DOA的完全成功估計(jì)。而當(dāng)噪聲的脈沖性較弱時(shí)(),3種算法均能呈現(xiàn)較高的估計(jì)成功率，但本文算法相較其他算法依然具有優(yōu)勢(shì)，僅在時(shí)本文算法的RMSE稍高于CYC-LP算法，因?yàn)榇藭r(shí)噪聲為高斯噪聲，CYC-LP算法中使用的2階統(tǒng)計(jì)量不會(huì)出現(xiàn)發(fā)散的情況。4.3不同快拍數(shù)對(duì)算法性能造成的影響α為衡量不同快拍數(shù)對(duì)算法性能造成的影響，實(shí)驗(yàn)中將信號(hào)的GSNR設(shè)置為5dB，噪聲特征指數(shù)設(shè)置為1.5，信號(hào)的快拍數(shù)長(zhǎng)度為從800變化到5600，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。由圖3可以看出各算法的估計(jì)成功率和RMSE圖1不同廣義信噪比下的算法性能圖2不同噪聲特征指數(shù)下的算法性能圖3不同快拍數(shù)對(duì)應(yīng)的算法性能2590電子與信息學(xué)報(bào)第42卷

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的多跳頻信號(hào)DOA估計(jì)方法[J]. 郭英,東潤(rùn)澤,張坤峰,眭萍,楊銀松.  電子與信息學(xué)報(bào). 2019(03)



本文編號(hào)：3520636