【技术实现步骤摘要】
一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法
本专利技术涉及信号处理
，尤其是一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角的估计方法。
技术介绍
目前，随着信息技术的快速发展，高干扰度，高复杂度的电磁环境对雷达测向系统在精度和实时处理速度方面的要求越来越高，传统波达角估计方法已经无法满足实际需求，而引入稀疏重构算法正好可以有效地解决这些问题。稀疏信号重构的主要方法包括：1、lp范数优化算法，如基追踪法；2、贪婪算法，如正交匹配追踪法；3、稀疏贝叶斯学习算法；4、压缩采样匹配追踪/子空间追踪算法等。本专利技术中涉及的基于协方差的稀疏迭代波达角估计算法属于第一种lp范数优化算法的改进算法，具有凸优化所具备的较好的全局收敛性。在稀疏信号重构算法解决波达角估计问题的关键技术研究中，如何提高估计精度、适合高复杂度的电磁环境是其重点之一，而利用弹性网络模型对凸优化方程中惩罚项的约束能够提升不同信号间的分辨率和提高估计精度。弹性网络的引入可以将避免信号变量选择上的干扰，在对信号变量的约束上，一般采用两种范数混合的形式，传统的弹性网络所使用的是l1范数和l2范数，这样不仅具有l1正则化的稀...
【技术保护点】
1.一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法，其特征在于：包括如下步骤：(a)传感器接收模块收集当前环境下的电磁信号，并将其转化为数字信号，即向量形式，并传入信号处理模块进行处理；(b)信号处理模块根据所收集信号向量，建立相应的来波模型，并计算出初始协方差矩阵；(c)信号处理模块利用接收信号向量建立协方差拟合标准，并计算出初始的信号权重矩阵和噪声权重矩阵，结合弹性网络模型由协方差拟合标准推导出相应的凸优化方程；(d)检测此时的信号参量是否满足迭代终止准则，若不满足准则，则设定新的对偶变量，并根据算法更新信号变量和噪声变量；(e)重复步骤(d)，直至在设定精度误差允许的情况下...
【技术特征摘要】
1.一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法，其特征在于：包括如下步骤：(a)传感器接收模块收集当前环境下的电磁信号，并将其转化为数字信号，即向量形式，并传入信号处理模块进行处理；(b)信号处理模块根据所收集信号向量，建立相应的来波模型，并计算出初始协方差矩阵；(c)信号处理模块利用接收信号向量建立协方差拟合标准，并计算出初始的信号权重矩阵和噪声权重矩阵，结合弹性网络模型由协方差拟合标准推导出相应的凸优化方程；(d)检测此时的信号参量是否满足迭代终止准则，若不满足准则，则设定新的对偶变量，并根据算法更新信号变量和噪声变量；(e)重复步骤(d)，直至在设定精度误差允许的情况下满足迭代终止准则，则停止迭代，输出此时的信号功率矩阵和协方差矩阵；(f)根据Capon算法计算出相应的空间谱密度，通过谱峰搜索，找到谱峰对应的空间位置得到来波方向的角度值，完成测向。2.根据权利要求1所述的一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法，其特征在于：所述步骤(c)包括推导协方差拟合标准的等价公式，并求解该公式的最小值，将其转化为优化方程，然后根据弹性网络的特点，设定两种范数形式的惩罚函数，保证数据保真度和参数稀疏度平衡，两个范数阶数的取值范围均为大于1的任意数，根据需求设定为仿真实验中效果最好的一组值，而不局限于范数和范数，将信号功率矩阵与噪声功率矩阵分开处理，加以不同的权值进行约束。3.根据权利要求1所述的一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法，其特征在于：所述步骤(d)中检测信号参量是否满足迭代终止准则，包括将所估计的功率矩阵代入接收信号的模型中计算协方差矩阵，计算此协方差矩阵与之前的上一个迭代所产生的协方差矩阵各元素之间的均方差，检测此误差是否小于设定的误差值，若小于成立，则满足终止准则。4.根据权利要求1的一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角估计方法，其特征在于：所述步骤(d)中更新信号变量和噪声变量包括根据算法公式，由接收信号向量计算初始的信号变量和噪声变量，采用梯度下降法求得凸优化方程的最优解与协方...
【专利技术属性】
技术研发人员：武正翔，何羚，阎啸，王茜，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51
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