基于稀疏能量场重构的广域随机稀布阵列目标DOA估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于稀疏能量场重构的广域随机稀布阵列目标DOA估计方法，涉及目标波达方向估计技术领域。主要解决广域随机稀布阵列目标波达方向估计问题。其实现过程是：1、确定系统基本参数；2、设定权值向量组数并生成权值向量，计算测量能量场；3、计算各网格点的理论信号；4、构造过完备字典；5、能量场稀疏重构与待重构矩阵求解；6、获得DOA估计结果。现有DOA方法应用于广域随机稀布阵列系统中存在分辨率低和运算量骤增的问题。本发明专利技术基于能量场进行稀疏重构DOA估计，将稀疏重构算法由信号域转换到能量场域，引入权值向量解耦节点个数与运算复杂度，在实现超分辨目标DOA估计的同时，避免了阵列规模提升导致的运算复杂度的大幅度提高。幅度提高。幅度提高。

【技术实现步骤摘要】
基于稀疏能量场重构的广域随机稀布阵列目标DOA估计方法


[0001]本专利技术涉及目标波达方向(DOA)估计
，尤其涉及广域随机稀布阵列目标DOA估计方法。

技术介绍

[0002]广域随机稀布阵列逐渐应用于雷达、水声等探测预警领域，其独有特性提升了系统对抗能力、探测精度、威力等，可以实现超分辨DOA估计。现有的DOA估计方法中，传统的DOA方法如波束扫描类难以实现高精度的定位结果。子空间类算法需要对多快拍数据进行处理，且仅在较高信噪比下可实现超分辨DOA估计，均无法应用于广域随机稀布阵列的目标超分辨DOA估计中。压缩感知理论下的信号稀疏重构类方法利用目标在空间分布的稀疏性可以获得高精度的DOA估计结果。题为《基于分布式阵列与稀疏重构的DOA估计若干问题研究》的论文中利用阵列的稀疏性和信号的稀疏性，提出了一种基于实值阵列协方差矩阵向量的l1范数优化算法对稀疏能量向量进行恢复，并得到相应的目标DOA。公开号为CN111679248A的专利给出一种基于海底水平L型阵列的目标方位和距离联合稀疏重构定位方法，通过稀疏阵列矩阵和归一化后的稀疏源矩阵，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏能量场重构的广域随机稀布阵列目标DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、确定系统基本参数，包括广域随机稀布阵列分布范围、节点数N、目标搜索空域、目标个数K、载波频率、网格大小与网格数量L；步骤二、设定权值向量组数Q，生成一组N
×
Q个在[0,2π)范围内随机分布的相位补偿值，进而得到N
×
Q维的权值矩阵W；将权值矩阵W与接收到的N
×
1维的单快拍数据y加权计算得到测量能量场信息矩阵E
m
＝W
H
y；步骤三、设搜索区域划分的各个网格的中心点向外辐射信号，且幅值均为1，进而获得N
×
1维的单个网格点的理论信号y
grid
(l)，其中l表示第l个网格点；步骤四、将第l个网格点的理论信号y
grid
(l)与权值矩阵W加权计算得到网格...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿虎军，刘文旭，吴嗣亮，吕飞飞，魏国华，董立杰，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：