一种阵列空间信号稀疏构建及其重建方法技术

本发明专利技术公开了一种阵列空间信号稀疏构建及其重建的方法，由于高动态条件下，所接收到的入射信号的角度处于不断变化中，无法获得足够的采样信号来进行传统的波束形成。本发明专利技术采用基于特征空间分解的Capon波束形成法来进行空间阵列信号的增益实验。利用压缩感知的原理，建立少快拍的稀疏化模型及其OPM重建实现。结果表明，本发明专利技术具有处理欠采样数据的优点，解决阵列信号到达角的估计问题。本发明专利技术进一步说明在空间信号处理领域，稀疏性的存在使得相关信息的提取变得更加快速有效，从而减少信号获取和处理过程中的成本。本发明专利技术可以在期望波达方向上获得预期的波形增益。与直接采样方法相比，可以解决高动态条件下遇到的少快拍问题，提高了系统的稳健性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于GNSS工程安全
，是一种动态波束形成技术，属于阵列信号处理领域，具体涉及一种阵列空间信号稀疏构建及其重建的方法。
技术介绍
阵列信号处理在雷达、通信、声纳、语音、医学上都有着广泛的应用。它的一个重要研究方向就是波束形成。静态条件下，Capon波束形成法具备较好的分辨率和抗干扰性能。但在高动态环境下，接收机单位时间内获得的快拍数远小于静止和低速运动状态下的快拍数量，传统的Capon波束及其改进方法无法形成有效的波束增益，以致期望信号无法正常接收。2006年E.Candès，J.Romberg,T.Tao和Donoho等证明了一个具有稀疏表示的信号可以由它的少量线性非自适应压缩测量值准确重构，正式提出了压缩感知理论。Mallat提出应用过完备冗余原子库对信号进行稀疏分解的思想，并引入了匹配跟踪(Matching Pursuit,MP)算法。J.A.Tropp and A.C.Gilbert提出正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算...

【技术保护点】
一种阵列空间信号稀疏构建及其重建的方法，用于解决高动态条件下低采样问题；其特征在于：首先进行稀疏采样，建立空间信号的稀疏化模型；然后对稀疏化模型用OPM方法进行信号重建；最后对重建的信号进行特征分解，并进行Capon波束形成。

【技术特征摘要】
1.一种阵列空间信号稀疏构建及其重建的方法，用于解决高动态条件下低采样问题；其特
征在于：首先进行稀疏采样，建立空间信号的稀疏化模型；然后对稀疏化模型用OPM方法
进行信号重建；最后对重建的信号进行特征分解...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑建生，陈鲤文，苏明坤，居益林，张建立，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42