一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法技术

本发明专利技术提供一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法，首先建立近场源测向模型；其次初始化鲸群中的鲸鱼，构造适应度函数且计算每头鲸鱼量子位置的适应度，确定全局最优量子位置；每头鲸鱼依概率从螺旋更新、收缩包围机制以及随机寻找食物三种量子演化规则中选择一种更新自身量子位置；将更新后的鲸鱼量子位置映射为鲸鱼位置，计算每头鲸鱼量子位置的适应度并使用贪婪选择策略选择量子位置，更新全局最优量子位置；最后输出全局最优量子位置，经过映射变换获得相应方位角和距离的极大似然估计值。本发明专利技术可以对相干近场源进行高精度测向，并且通过量子鲸鱼优化机制，获得了高精度的测向方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法
本专利技术涉及一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法，属于阵列信号处理领域。
技术介绍
空间信源的波达方向(DirectionofArrival，DOA)估计是阵列信号处理领域的重要研究内容之一，在雷达、通信、声呐等众多领域都具有极为广阔的应用前景。根据信源到达接收阵列的传播距离，信源可以分成近场源和远场源两大类，对于远场源而言，信源到达阵列的波前假设为平面波，每个信源位置可由对应的DOA确定，但是当信源为近场源时，信源到达阵列的波前需要用球面波进行精准描述，每个信源的位置需要距离及DOA联合确定。由于近场源的角度参数和距离参数是相互耦合的，现有的近场源测向研究大多都需要复杂的优化过程和参数配对过程，如文献GrosickiE,Abed-MeraimK,HuaY.Aweightedlinearpredictionmethodfornear-fieldsourcelocalization[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2005,53(10):3651-3660。陈建峰等在《电子学报》(2004,32本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法，其特征在于：步骤如下：步骤一、建立近场源测向模型：接收阵列由2M+1个各向同性天线阵元构成，阵元间距为d，以阵列中心处标号为0的阵元作为相位参考阵元，假设阵列近场有P个窄带信号源以波长为λ的球面波入射，则阵列接收的第k次快拍数据为：x(k)＝A(θ,l)s(k)+n(k)式中：x(k)＝[x‑M(k),x‑M+1(k),...,xM(k)]

【技术特征摘要】
1.一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法，其特征在于：步骤如下：步骤一、建立近场源测向模型：接收阵列由2M+1个各向同性天线阵元构成，阵元间距为d，以阵列中心处标号为0的阵元作为相位参考阵元，假设阵列近场有P个窄带信号源以波长为λ的球面波入射，则阵列接收的第k次快拍数据为：x(k)＝A(θ,l)s(k)+n(k)式中：x(k)＝[x-M(k),x-M+1(k),...,xM(k)]T为(2M+1)×1维阵列快拍数据矢量，其中k表示快拍次数；A(θ,l)＝[a1,a2,...,aP]为(2M+1)×P维的导向矩阵，θ＝[θ1,θ2,...,θP]为信源方位角矢量，l＝[l1,l2,...,lP]为距离矢量，其中第p个导向矢量表示为p＝1,2，…，P；j为复数单位；s(k)＝[s1(k),s2(k),...,sP(k)]T为P×1维信号矢量；n(k)为(2M+1)×1维服从高斯分布的复噪声矢量；则阵元接收数据的协方差矩阵表示为：其中：K为最大快拍数，H表示共轭转置；步骤二、初始化鲸群中的鲸鱼，构造适应度函数且计算每头鲸鱼量子位置的适应度，确定全局最优量子位置：鲸群由G头鲸鱼组成，t表示鲸群迭代次数，初始迭代次数为t＝1，则第g(g＝1,2,...,G)头鲸鱼的量子位置为：其中：i＝1,2,...,2P，把第g头鲸鱼的量子位置从量子态映射到待求解变量的定义区间得到的鲸鱼位置为：其中：与信源方位角矢量θ＝[θ1,θ2,...,θP]相对应，与距离矢量l＝[l1,l2,...,lP]相对应；则第g头鲸鱼量子位置的适应度函数为：其中：g＝1,2,...,G，tr()为矩阵求迹函数，将适应度最大值对应的鲸鱼量子位置记为全局最优量子位置并将其作为当前鲸群食物的位置；步骤三、每头鲸鱼依概率从螺旋更新、收缩包围机制以及随机寻找食物三种量子演化规则中选择一种更新自身量子位置：定义控制参数为q＝1-t/tmax，随迭代次数从1线性递减到0，其中tmax为鲸群最大迭代次数；定...

【专利技术属性】
技术研发人员：高洪元，陈梦晗，刁鸣，池鹏飞，臧国建，刘子奇，吕阔，谢婉婷，
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