一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法技术方案

本发明专利技术属于阵列信号处理领域,具体涉及一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法。本发明专利技术步骤为：建立宽带信号采样模型；量子带电系统搜索演化机制参数初始化；计算所有带电粒子的适应度，按照降序方式排序；创建带电粒子的量子记忆库；更新带电粒子的带电量以及它们之间的距离；更新带电粒子的移动概率和所受合力；更新带电粒子的量子旋转角度、量子位置和速度；计算带电粒子的适应度，并按照降序方式排序，更新量子记忆库；判断是否达到最大迭代次数；输出量子带电系统全局最优量子位置映射成最优位置。本发明专利技术以量子带电系统搜索演化机制对宽带信号进行测向，减少了运算量和运算时间，提高了收敛速度和收敛精度，实现快速高精度测向。

【技术实现步骤摘要】
一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法
本专利技术属于阵列信号处理领域,具体涉及一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法。
技术介绍
阵列信号处理是现代信号处理领域的一个重要分支，在雷达、声呐、通信、视频会议等领域有着重要应用，而波达方向DOA估计是阵列信号处理的重要研究方向。在过去几十年中，许多科学家对宽带信号进行了深入的研究，获得了重大的进步。宽带信号具有携带信息量大，易于目标检测、参量估计和特征提取等优点。随着科技的发展，宽带信号在通信
的地位越来越重要。极大似然方法是一种比较典型实用的参数估计方法，它是贝叶斯估计方法中的一种特例，是在已知白噪声情况下的贝叶斯最优估计。在该方法中，观测所得信号的似然函数是含有未知参数的条件概率密度函数，然后通过求出最优解对入射信号进行角度估计。极大似然方法的目标函数是一个多维非线性函数，求解过程复杂，运算量较大。相干信号子空间方法CSM是处理宽带信号的一种常用方法。该类方法的主要思想是把频带内不重叠频率点上的信号空间聚焦到参考频率点，聚焦后得到单一频率点的数据协方差，再应用窄带信号处理的方法进行DOA估计。CSM方法的关键是聚焦矩阵的选择，本专利技术是利用RSS方法对宽带聚焦矩阵进行选取。根据已有文献发现，陈富琴和周渊平在《微型机与应用》2017,Vol.34,No.2,pp.221–228发表的“不同信号的DOA估计算法比较”中，对ESPRIT算法进行了改进，对低信噪比子带赋予低权重或舍弃，减少了能量分布不均所带来的误差，但是该方法运算量较大，收敛速度慢。蔡进等在《信号处理》2018,Vol.34,No.2,pp.221–228发表的“聚焦的子空间正交性测试宽带DOA估计方法”中，提出了一种聚焦的FTOPS算法，该方法有效的消除了伪峰，但是依然存在着测向误差较大的缺点。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法，它是基于极大似然方程和CSM方法的宽带信号测向方法，设计量子带电系统搜索演化机制对该方法的目标函数进行求解，该方法能够在宽带环境下对独立信源和相干信源进行快速高精度测向。本专利技术的目的是这样实现的：一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法，主要包括以下步骤：(1)建立宽带信号采样模型,得到接收信号cm(t)、经傅里叶变换后的宽带信号模型Ck(fg)，计算出参考频率点f0对应的流型矩阵Aθ(f0)、阵列接收数据对应频率点为fg的聚焦矩阵T(fg)、对应频率点为fg时的数据协方差矩阵Rc(fg)、参考频率点f0对应的正交投影矩阵得到每个频率点fg对应的数据协方差矩阵参考频率点f0对应的数据协方差矩阵根据极大似然方程求得角度估计值(2)量子带电系统搜索演化机制参数初始化：带电粒子群体规模为L,最大迭代次数为U，搜索空间维度为P，第i个带电粒子的量子位置为第i个带电粒子的速度为其中t为迭代次数，初始时令t＝1，带电粒子的初始速度为0，即(3)计算所有带电粒子的适应度根据适应度值大小按照降序的方式把带电粒子的量子位置重新排序，确定整个带电系统的全局最优量子位置全局最差量子位置以及直到第t代为止第i个带电粒子的局部最优量子位置(4)创建带电粒子的量子记忆库，得到量子位置记忆库βt和量子位置的适应度值库φt；(5)更新每个带电粒子的带电量以及它们之间的距离(6)更新带电粒子产生引力的概率和每个带电粒子所受合力(7)更新带电粒子的量子旋转角度、量子位置和速度；(8)以概率μ选取部分带电粒子修正它的量子位置：(9)计算带电系统中每个带电粒子的新的量子位置的适应度，然后根据适应度值大小按照降序的方式把带电粒子的量子位置重新排序，若当前的第i个带电粒子的适应度值大于已经保存的适应度值，则用当前的第i个带电粒子的量子位置替代原先保存的局部最优量子位置；确定更新后的带电系统的全局最优量子位置，若当前的最大适应度值大于原先保存的最大适应度值，则用当前的全局最优量子位置替代原先保存的全局最优位置；更新带电粒子的量子记忆库，从局部最优量子位置中选取δ个带电粒子替代原先的量子记忆库；(10)判断是否达到最大迭代次数，若没有达到，返回步骤(5)继续进行；若已经达到，则带电系统全局最优量子位置映射成最优位置，就得到宽带波达方向估计所要估计的角度。所述步骤(1)建立宽带信号采样模型具体包括：在高斯噪声情况下，有P个宽带远场信号以方向角θ1,θ2,…,θP入射到空间某阵列上，该天线阵列由M个阵元组成，阵元间距为d，信号波长为λ，信号带宽为B；以第一个天线阵元为参考阵元，则第m个阵元所接收到的信号表示为其中，am,p为第m个阵元对第p个信号的增益，sp(t)为在t时刻第p个入射信号，nm(t)为在t时刻第m个阵元上的噪声，τm,p为第p个入射信号到达第m个阵元上的时间延迟；将观察时间长度为的时域采样数据划分为K个子段，每段时间为然后对每段采样数据进行G点的离散傅里叶变换，得到宽带信号模型为Ck(fg)＝Aθ(fg)Sk(fg)+Nk(fg)，k＝1,2,…,K，g＝1,2,…,G，θ＝[θ1,θ2,…,θP]；其中，Ck(fg)＝[C1k(fg),C2k(fg),…,CMk(fg)]T，Sk(fg)＝[S1k(fg),S2k(fg),…,SMk(fg)]T，Nk(fg)＝[N1k(fg),N2k(fg),…,NMk(fg)]T分别为cm(t)、sp(t)、nm(t)在第k个子段，对应频率点为fg的傅里叶系数，g＝1,2,…,G；为空间阵列的流型矩阵；当P个方向各不相同时，矩阵是满秩的,为第p个导向矢量,p＝1,2,…,P；选择参考频率点f0，计算出参考频率点f0对应的流型矩阵计算出阵列接收数据对应频率点为fg的聚焦矩阵T(fg)＝V(fg)U(fg)H，其中U(fg)和V(fg)分别为Aθ(fg)Aθ(f0)的左奇异矢量和右奇异矢量，利用接收数据计算出对应频率点为fg时的数据协方差矩阵并计算出参考频率点f0对应的正交投影矩阵为然后利用一系列聚焦矩阵对阵列接收数据进行聚焦变换，得到每个频率点fg对应的数据协方差矩阵为然后求出参考频率点f0对应的数据协方差矩阵为根据极大似然方程求得角度估计值为其中tr表示求矩阵的迹。所述步骤(3)计算所有带电粒子的适应度具体包括：在宽带测向中，第i个带电粒子的量子位置的第p维映射到宽带测向中来波方向的公式为其中θp,max为第p维角度最大值，θp,min为第p维角度最小值，i＝1,2,…,L，p＝1,2,…,P；计算第i个带电粒子的适应度值，适应度函数为所述整个带电系统的全局最优量子位置为全局最差量子位置为以及直到第t代为止第i个带电粒子的局部最优量子位置为所述步骤(4)创建带电粒子的量子记忆库具体包括：带电粒子的量子记忆库中保存有一部分迄今为止最优带电粒子的位置向量以及它的适应度值，即量子位置记忆库为第i个带电粒子的量子位置的第p维映射到宽带测向中来波方向的公式为那么量子位置的适应度值库为其中，i＝1,2,…δ，δ≤L，t为迭代次数，初始时令t＝1，所述步骤(5)更新每个带电粒子的带电量以及它们之间的距离具体包括：每个带电粒子带有一定的电荷量并以自己为中心产生一个带电区域，第i个带电粒子的电荷量为其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立宽带信号采样模型,得到接收信号cm(t)、经傅里叶变换后的宽带信号模型Ck(fg)，计算出参考频率点f0对应的流型矩阵Aθ(f0)、阵列接收数据对应频率点为fg的聚焦矩阵T(fg)、对应频率点为fg时的数据协方差矩阵Rc(fg)、参考频率点f0对应的正交投影矩阵

【技术特征摘要】
1.一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立宽带信号采样模型,得到接收信号cm(t)、经傅里叶变换后的宽带信号模型Ck(fg)，计算出参考频率点f0对应的流型矩阵Aθ(f0)、阵列接收数据对应频率点为fg的聚焦矩阵T(fg)、对应频率点为fg时的数据协方差矩阵Rc(fg)、参考频率点f0对应的正交投影矩阵得到每个频率点fg对应的数据协方差矩阵参考频率点f0对应的数据协方差矩阵根据极大似然方程求得角度估计值(2)量子带电系统搜索演化机制参数初始化：带电粒子群体规模为L,最大迭代次数为U，搜索空间维度为P，第i个带电粒子的量子位置为第i个带电粒子的速度为其中t为迭代次数，初始时令t＝1，带电粒子的初始速度为0，即(3)计算所有带电粒子的适应度根据适应度值大小按照降序的方式把带电粒子的量子位置重新排序，确定整个带电系统的全局最优量子位置全局最差量子位置以及直到第t代为止第i个带电粒子的局部最优量子位置(4)创建带电粒子的量子记忆库，得到量子位置记忆库βt和量子位置的适应度值库φt；(5)更新每个带电粒子的带电量以及它们之间的距离(6)更新带电粒子产生引力的概率和每个带电粒子所受合力(7)更新带电粒子的量子旋转角度、量子位置和速度；(8)以概率μ选取部分带电粒子修正它的量子位置：(9)计算带电系统中每个带电粒子的新的量子位置的适应度，然后根据适应度值大小按照降序的方式把带电粒子的量子位置重新排序，若当前的第i个带电粒子的适应度值大于已经保存的适应度值，则用当前的第i个带电粒子的量子位置替代原先保存的局部最优量子位置；确定更新后的带电系统的全局最优量子位置，若当前的最大适应度值大于原先保存的最大适应度值，则用当前的全局最优量子位置替代原先保存的全局最优位置；更新带电粒子的量子记忆库，从局部最优量子位置中选取δ个带电粒子替代原先的量子记忆库；(10)判断是否达到最大迭代次数，若没有达到，返回步骤(5)继续进行；若已经达到，则带电系统全局最优量子位置映射成最优位置，就得到宽带波达方向估计所要估计的角度。2.根据权利要求1所示的一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法，其特征在于，所述步骤(1)建立宽带信号采样模型具体包括：在高斯噪声情况下，有P个宽带远场信号以方向角θ1,θ2,…,θP入射到空间某阵列上，该天线阵列由M个阵元组成，阵元间距为d，信号波长为λ，信号带宽为B；以第一个天线阵元为参考阵元，则第m个阵元所接收到的信号表示为其中，am,p为第m个阵元对第p个信号的增益，sp(t)为在t时刻第p个入射信号，nm(t)为在t时刻第m个阵元上的噪声，τm,p为第p个入射信号到达第m个阵元上的时间延迟；将观察时间长度为的时域采样数据划分为K个子段，每段时间为然后对每段采样数据进行G点的离散傅里叶变换，得到宽带信号模型为Ck(fg)＝Aθ(fg)Sk(fg)+Nk(fg)，k＝1,2,…,K，g＝1,2,…,G，θ＝[θ1,θ2,…,θP]；其中，Ck(fg)＝[C1k(fg),C2k(fg),…,CMk(fg)]T，Sk(fg)＝[S1k(fg),S2k(fg),…,SMk(fg)]T，Nk(fg)＝[N1k(fg),N2k(fg),…,NMk(fg)]T分别为cm(t)、sp(t)、nm(t)在第k个子段，对应频率点为fg的傅里叶系数，g＝1,2,…,G；为空间阵列的流型矩阵；当P个方向各不相同时，矩阵是满秩的,为第p个导向矢量,p＝1,2,…,P；选择参考频率点f0，计算出参考频率点f0对应的流型矩阵计算出阵列接收数据对应频率点为fg的聚焦矩阵T(fg)＝V(fg)U(fg)H，其中U(fg)和V(fg)分别为Aθ(fg)Aθ(f0)的左奇异矢量和右奇异矢量，利用接收数据计算出对应频率点为fg时的数据协方差矩阵并计算出参考频率...

【专利技术属性】
技术研发人员：高洪元，臧国建，池鹏飞，刁鸣，张世铂，马雨微，苏雨萌，谢婉婷，刘子奇，孙贺麟，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23