基于波束空间的阵列误差和阵元失效的DNN鲁棒性DOA估计方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了基于波束空间的阵列误差和阵元失效的DNN鲁棒性DOA估计方法、装置及存储介质；该方法可以包括：将接收阵列所接收到的原始阵列接收信号通过设定的分类算法确定所述原始阵列接收信号的阵元失效类型；通过已训练完毕的去噪自编码器DAE将所述原始阵列接收信号中由于阵元失效所导致的损坏进行恢复，获得恢复后的阵列接收信号；根据所述恢复后的阵列接收信号的协方差矩阵以及角度空间中各角度区间的波束指向协方差矩阵生成波束空间内的接收信号数据；将所述波束空间内的接收信号数据输入已利用训练数据集完成训练的并行深度神经网络DNN中与所述阵元失效类型相对应的目标DNN；将所述目标DNN输出的信号数据通过线性幅度插值获取DOA估计值。

【技术实现步骤摘要】
基于波束空间的阵列误差和阵元失效的DNN鲁棒性DOA估计方法、装置及存储介质
本专利技术实施例涉及雷达信号处理
，尤其涉及一种基于波束空间的阵列误差和阵元失效的深度神经网络(DNN，DeepNeuralNetworks)鲁棒性波达方向(DOA，DirectionOfArrival)估计方法、装置及存储介质。
技术介绍
DOA估计是阵列信号处理的一个重要研究方向，已经广泛应用于各种军事民用系统，包括无线通信、天文观测、雷达和声纳。DOA估计始终朝着提高精度和超分辨率的趋势发展，并增强对阵列误差、低信噪比、有限快拍等各种未知场景的泛化能力。针对当前常规的DOA估计方案，其都是参数化的方案，也就是说，这些方案都是在假设映射可逆的情况下实现了从信号方向到阵列输出的正向映射。基于上述假设，阵列输出是由预先形成的映射来匹配的，从而实现方向估计。这些参数化方案的性能在很大程度上取决于两种映射之间的一致性，即在数据采集期间从信号方向到阵列输出的正向映射，以及从阵列输出到信号方向的反向映射。由于在阵列系统中可能存在各种缺陷，例如非理想的传感本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于波束空间的阵列误差和阵元失效的深度神经网络DNN鲁棒性波达方向DOA估计方法，其特征在于，所述方法包括：/n将接收阵列所接收到的原始阵列接收信号通过设定的分类算法确定所述原始阵列接收信号的阵元失效类型；/n通过已训练完毕的去噪自编码器DAE将所述原始阵列接收信号中由于阵元失效所导致的损坏进行恢复，获得恢复后的阵列接收信号；/n根据所述恢复后的阵列接收信号的协方差矩阵以及角度空间中各角度区间的波束指向协方差矩阵生成波束空间内的接收信号数据；/n将所述波束空间内的接收信号数据输入已利用训练数据集完成训练的并行深度神经网络DNN中与所述阵元失效类型相对应的目标DNN；/n将所述目标DNN...

【技术特征摘要】
1.一种基于波束空间的阵列误差和阵元失效的深度神经网络DNN鲁棒性波达方向DOA估计方法，其特征在于，所述方法包括：
将接收阵列所接收到的原始阵列接收信号通过设定的分类算法确定所述原始阵列接收信号的阵元失效类型；
通过已训练完毕的去噪自编码器DAE将所述原始阵列接收信号中由于阵元失效所导致的损坏进行恢复，获得恢复后的阵列接收信号；
根据所述恢复后的阵列接收信号的协方差矩阵以及角度空间中各角度区间的波束指向协方差矩阵生成波束空间内的接收信号数据；
将所述波束空间内的接收信号数据输入已利用训练数据集完成训练的并行深度神经网络DNN中与所述阵元失效类型相对应的目标DNN；
将所述目标DNN输出的信号数据通过线性幅度插值获取DOA估计值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将接收阵列所接收到的原始阵列接收信号通过设定的分类算法确定所述原始阵列接收信号的阵元失效类型，包括：
计算所述原始阵列接收信号的协方差矩阵；
针对所述原始阵列接收信号的协方差矩阵的第i行及第j列，当下式所示的不等式成立，且满足i＝j，则确定第i个阵元失效；



其中，r(i,:)表示所述原始阵列接收信号的协方差矩阵各行绝对值之和，且r(:,j)表示所述原始阵列接收信号的协方差矩阵各列绝对值之和，且α表示检测门限因子，N表示接收阵列的阵元数目；
将失效阵元的数量确定为所述原始阵列接收信号的阵元失效类型。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述恢复后的阵列接收信号的协方差矩阵以及角度空间中各角度区间的波束指向协方差矩阵生成波束空间内的接收信号数据，包括：
将角度空间划分为多个角度区间，并确定每个角度区间对应的波束指向；
根据每个角度区间对应的波束指向确定每个角度区间对应的协方差矩阵；
将所述每个角度区间对应的协方差矩阵转变为每个角度区间对应的列向量；
将所述恢复后的阵列接收信号的协方差矩阵转变为所述恢复后的阵列接收信号的列向量；
根据第n个角度区间对应的列向量r(γn)以及所述恢复后的阵列接收信号的列向量r(θ)，按照下式进行波束转换，获取所述恢复后的阵列接收信号在第n个角度区间的波束空间值：
gn＝rH(γn)r(θ)
其中，γn表示第n个角度区间的波束指向值，H表示共轭转置运算符；
将所有角度区间的波束空间值按照下式形成所述恢复后的阵列接收信号在波束空间的信号数据：
g＝[g1,g2,…,gn]T
其中，T表示转置运算符。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标DNN输出的信号数据通过线性幅度插值获取DOA估计值，包括：
从所述目标DNN输出的信号数据频谱中提取峰值，记录非零正值的索引，统计输出的信号数据频谱中非零正值区域的数量；
计算当前非零区域的总能量，将输出的信号数据频谱值和角度空间的角度一一对应，计算得到当前非零区域估计得到的角度值；
根据每个非零区域总能量的大小进行排序，对应于信号数量，选取总能量最大的设定数目角度值即为估计得到的角度值。


5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
设计一线性且初始化参数为随机设置的DAE；
设定单信号场景的接收信号r方向从θ(0)变化到θ(I)且信号空间按照单个频谱网格的大小I等分，即至其中，I同样为去噪自编码器训练样本信号的个数；
根据来自方向的信号的协方差向量设置DAE的训练数据集为：



以及与训练数据集相关联的列方向标签集是:
...

【专利技术属性】
技术研发人员：文才，吉原杰，彭进业，李展，乐明楠，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61