宽带确定性最大似然测向方法、系统、终端及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种宽带确定性最大似然测向方法、系统、终端及存储介质，包括：对宽带信号进行离散傅里叶变换，得到宽带信号的离散傅里叶系数X(f

【技术实现步骤摘要】
宽带确定性最大似然测向方法、系统、终端及存储介质


[0001]本专利技术涉及宽带测向
，具体涉及一种宽带确定性最大似然测向方法、系统、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]随着通信技术的发展，通信系统中越来越广泛的使用宽带信号。因此，宽带信号的测向研究就愈发的重要了。宽带测向算法比较常用的方法是最大似然法。
[0003]EM算法是一种在低维空间进行贯序并行递归搜寻的最优化算法，是常用的最大似然法，在第E步(使用不完全数据和当前的估计值对完全数据进行估计的概率)与第M步(最大化对数似然函数逐渐校正估计值)间进行迭代。但是由于EM算法对初始值比较敏感，因此EM算法容易出现预估计误差对最终估计结果产生影响的问题，导致结果准确性降低。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的上述不足，本专利技术提供一种宽带确定性最大似然测向方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种宽带确定性最大似然测向方法，包括：
[0006]对宽带信号进行离散傅里叶变换，得到宽带信号的离散傅里叶系数X(f
j
)；
[0007]利用交互投影算法估计宽带信号的P个信源的方向初值；
[0008]将P个信源的方向初值代入EM算法进行迭代，获取宽带测向结果。
[0009]进一步的，对宽带信号进行离散傅里叶变换，得到宽带信号的离散傅里叶系数X(f
j
)，包括：
[0010]根据均匀线阵由M个相同的全向阵元构成，相邻两个阵元之间的距离均是d，空间中有P个具有相同带宽的远场平面波以θ1,
…
,θ
P
的角度入射，将第m各阵元接收的信号表示为：
[0011]其中，s
p
(t)为入射宽带信源，n
m
(t)为加性噪声，c为波速，观测时间T被分为K个子区间，每个子区间的长度为T0；
[0012]对每个子区间内的数据进行离散傅立叶变换，得到傅里叶系数：
[0013]X
k
(f
j
)＝A
θ
(f
j
)S
k
(f
j
)+N
k
(f
j
)
[0014]其中，
[0015]X
k
(f
j
)＝[X
1k
,
…
,X
Mk
]T
[0016]S
k
(f
j
)＝[S
1k
,
…
,S
Pk
]T
[0017]N
k
(f
j
)＝[N
1k
,
…
,N
Mk
]T
[0018]X
mk
(f
j
),S
pk
(f
j
),N
mk
(f
j
)分别是x
m
(t),s
p
(t),n
m
(t)在第k个时间子段、频率为f
j
(j＝1,
…
,J)处的离散傅立叶系数；为方向矩阵，
为矩阵的指向矢量。
[0019]进一步的，利用交互投影算法估计宽带信号的P个信源的方向初值，包括：
[0020]利用方向初值迭代公式估计P个信源的方向初值，迭代公式满足收敛条件时停止迭代得到P个信源的方向初值，ε为任意小正数；其中，i为第i次迭代，p为第p个信源。
[0021]进一步的，将P个信源的方向初值代入EM算法进行迭代，获取宽带测向结果，包括：
[0022]对所有信源的离散傅里叶系数，从完全数据空间到不完全数据空间的映射为
[0023]将映射后的傅里叶系数代入EM算法，得到校正公式：
[0024]E步：
[0025][0026]M步：
[0027][0028][0029]将估计的P个信源的方向初值代入校正公式进行迭代，直至校正公式收敛，得到宽带测向结果。
[0030]第二方面，本专利技术提供一种宽带确定性最大似然测向系统，包括：
[0031]信号变换单元，用于对宽带信号进行离散傅里叶变换，得到宽带信号的离散傅里叶系数X(f
j
)；
[0032]初值估计单元，用于利用交互投影算法估计宽带信号的P个信源的方向初值；
[0033]测向迭代单元，用于将P个信源的方向初值代入EM算法进行迭代，获取宽带测向结果。
[0034]进一步的，所述信号变换单元用于：
[0035]根据均匀线阵由M个相同的全向阵元构成，相邻两个阵元之间的距离均是d，空间中有P个具有相同带宽的远场平面波以θ1,
…
,θ
P
的角度入射，将第m各阵元接收的信号表示为：
[0036]其中，s
p
(t)为入射宽带信源，n
m
(t)为加性噪声，c为波速，观测时间T被分为K个子区间，每个子区间的长度为T0；
[0037]对每个子区间内的数据进行离散傅立叶变换，得到傅里叶系数：
[0038]X
k
(f
j
)＝A
θ
(f
j
)S
k
(f
j
)+N
k
(f
j
)
[0039]其中，
[0040]X
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[0041]S
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,
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k
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)＝[N
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,
…
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Mk
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[0043]X
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(f
j
),S
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j
),N
mk
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j
)分别是x
m
(t),s
p
(t),n
m
(t)在第k个时间子段、频率为f
j
(j＝1,
…
,J)处的离散傅立叶系数；为方向矩阵，为矩阵的指向矢量。
[0044]进一步的，所述初值估计单元用于：
[0045]利用方向初值迭代公式估计P个信源的方向初值，迭代公式满足收敛条件时停止迭代得到P个信源的方向初值，ε为任意小正数；其中，i为第i次迭代，p为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种宽带确定性最大似然测向方法，其特征在于，包括：对宽带信号进行离散傅里叶变换，得到宽带信号的离散傅里叶系数X(f
j
)；利用交互投影算法估计宽带信号的P个信源的方向初值；将P个信源的方向初值代入EM算法进行迭代，获取宽带测向结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对宽带信号进行离散傅里叶变换，得到宽带信号的离散傅里叶系数X(f
j
)，包括：根据均匀线阵由M个相同的全向阵元构成，相邻两个阵元之间的距离均是d，空间中有P个具有相同带宽的远场平面波以θ1,
…
,θ
P
的角度入射，将第m各阵元接收的信号表示为：其中，s
p
(t)为入射宽带信源，n
m
(t)为加性噪声，c为波速，观测时间T被分为K个子区间，每个子区间的长度为T0；对每个子区间内的数据进行离散傅立叶变换，得到傅里叶系数：X
k
(f
j
)＝A
θ
(f
j
)S
k
(f
j
)+N
k
(f
j
)其中，X
k
(f
j
)＝[X
1k
,
…
,X
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]
T
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k
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,
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]
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N
k
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j
)＝[N
1k
,
…
,N
Mk
]
T
X
mk
(f
j
),S
pk
(f
j
),N
mk
(f
j
)分别是x
m
(t),s
p
(t),n
m
(t)在第k个时间子段、频率为f
j
(j＝1,
…
,J)处的离散傅立叶系数；为方向矩阵，为矩阵的指向矢量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用交互投影算法估计宽带信号的P个信源的方向初值，包括：利用方向初值迭代公式估计P个信源的方向初值，迭代公式满足收敛条件时停止迭代得到P个信源的方向初值，ε为任意小正数；其中，i为第i次迭代，p为第p个信源。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将P个信源的方向初值代入EM算法进行迭代，获取宽带测向结果，包括：对所有信源的离散傅里叶系数，从完全数据空间到不完全数据空间的映射为将映射后的傅里叶系数代入EM算法，得到校正公式：E步：M步：
将估计的P个信源的方向初值代入校正公式进行迭代，直至校正公式收敛，得到宽带测向结果。5.一种宽带确定性最大似然测向系统，其特征在于，包括：信号变换单元，用于对宽带信号进行离散傅里叶变换，得到宽带信...

【专利技术属性】
技术研发人员：张朝柱，刘晓，冯超，刘长瑞，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学，
类型：发明
国别省市：