对称稳定分布噪声下波达方向角估计方法技术

本发明专利技术公开了对称稳定分布噪声下波达方向角估计新方法，属于电子通信技术领域。本发明专利技术包括步骤1以时间平均替代统计平均，计算N点数据

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及对称稳定分布噪声下波达方向角估计新方法，属于电子通信

技术介绍
DOA(DirectionofArrival)估计是阵列信号处理中的基本问题之一，广泛应用于雷达、声呐以及无线电通信等领域。多重信号分类[2](MultipleSignalClassification,MUSIC)算法能够实现DOA的超分辨率估计，但是传统算法多假设背景噪声服从高斯分布[1-3]。实际上，由于受到自然因素(如大气噪声、海杂波等)以及人为因素(如电动机等电磁设备)的影响，噪声可能呈现较强的脉冲性，此时利用Alpha稳定分布进行描述更加合适。与高斯分布随机变量不同，Alpha稳定分布随机变量不具有有限二阶矩，传统MUSIC方法不再适用[4,5]。近年来，相关熵作为一种新的随机变量局部相似性的度量，受到广泛关注[6,7]。Principe等证明相关熵可以诱导一个距离测度(CIM,CorrentropyInducedMetric),并据此提出最大相关熵准则(MCC,MaximumCorrentropyCriterion)。不同于传统的MSE准则，最大化相关熵具有很好的抑制脉冲噪声的作用。与分数低阶相关或者共变相比，相关熵诱导的相关函数具有正定对称性，可以和普通相关一样定义功率谱，因此，利用相关熵研究Alpha稳定分布信号处理具有很好的前景。Principe将MCC准则应用于冲激噪声环境下的信道盲均衡问题。宋爱民利用MCC准则解决稳定分布噪声下的时间延迟估计问题[8]。张金凤将MCC准则应用到投影近似子空间跟踪算法中。仿真实验表明上述算法对冲激噪声环境的适应性[9]。
技术实现思路
受相关熵启发，为了更好地抑制脉冲噪声，提高DOA估计算法的鲁棒性，本专利技术定义了一种新的分数低阶类相关熵概念，提出了一种基于分数低阶类相关熵的DOA估计新方法。仿真结果表明，本方法在高脉冲性噪声环境下能够获得更好的估计结果。本专利技术涉及到的一些技术及本专利技术方案如下：1.类相关熵与分数低阶类相关熵1.1类相关熵设X与Y为服从独立同分布的对称Alpha稳定分布(SαS)随机变量，其特征指数满足1＜α≤2。对于两个随机变量X与Y，其类相关熵统计量(correntropy-analogousstatistics)定义为：R(X,Y)=E[exp(-|X-Y|22σ2)XY],---(1)]]>其中σ＞0是核长参数，E[·]为数学期望。文献[5]证明，类相关熵R是有界的。1.2Alpha稳定分布理论研究和实际测量发现，自然界及许多工程领域的噪声存在脉冲特性，可以采用具有厚拖尾的α稳定分布过程[8-10]来描述。但是，由于一个特征指数为α(α≤2)的稳定分布过程只存在有限的小于特征指数α的矩，因此，许多传统参数估计算法在稳定分布脉冲噪声条件下性能退化严重。Alpha稳定分布(Alpha-StableDistribution，常简称为“稳定分布”)，是描述上述随机过程的最有潜力和最具吸引力的模型之一。如果随机变量X存在参数0＜α≤2,γ≥0,-1≤β≤1和实数a使其特征函数具有式(2)的形式式中则随机变量X服从稳定分布，其中α∈(0,2]称为特征指数，它决定该分布脉冲特性的程度。α值越小，所对应分布的拖尾越厚，因此脉冲特性越显著。相反，随着α值变大，所对应分布的拖尾变薄，且脉冲特性减弱。当α＝2时，为高斯分布，是α稳定分布的一个特例。γ＞0为分散系数，-1＜β＜1称为对称参数，a称为位置参数。分数低阶统计量(thefractionallower-orderstatistics,FLOS)是研究Alpha稳定分布环境下最基本的理论。对于满足0＜α≤2的联合SαS分布的随机变量X和Y，其位置参数a＝0，则X和Y的p阶分数低阶相关定义为RXYp=<X,Y>p=E{XY<p-1>本文档来自技高网...

【技术保护点】
对称稳定分布噪声下波达方向角估计新方法，其特征在于：基于FCAS的有界矩阵其i行j列元素表示为：Ri×j(p)=E[exp(-|xi(t)-xj(t)|22σ2)xi(t)xj(t)<p-1>],---(9)]]>其中xi和xj分别表示接受信号矢量的第i个和第j个信号，步骤1以时间平均替代统计平均，依据式(9)计算N点数据的估计值，构造矩阵步骤2对矩阵做奇异值分解，得到由小特征值对应的特征矢量张成的子空间UN，步骤3按照式(10)计算FCAS‑MUSIC谱PFCAS-MUSIC(θ)=1aH(θ)UNUNHa(θ),---(10)]]>式中aH(θ)＝[1 … ej2πsinθ(m‑1)d/λ … ej2πsinθ(M‑1)d/λ]T为M*1维线性阵列方向矢量，步骤4对P(θ)进行谱峰搜索，其P个局部峰值作为波达方向角估计值。

【技术特征摘要】
1.对称稳定分布噪声下波达方向角估计新方法，其特征在于：基于FCAS的有界矩阵其i行j列元素表示为：Ri×j(p)=E[exp(-|xi(t)-xj(t)|22σ2)xi(t)xj(t)<p-1>],---(9)]]>其中xi和xj分别表示接受信号矢量的第i个和第j个信号，步骤1以时间平均替代统计平均，依据式(9)计算N点数据的估计值，构造矩阵步骤2对矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：李丽，贺明妍，
申请(专利权)人：大连大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21