[发明专利]一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法有效

专利信息
申请号: 201710722329.2 申请日: 2017-08-22
公开(公告)号: CN107656239B 公开(公告)日: 2020-12-04
发明(设计)人: 高洪元;陈梦晗;刘丹丹;李晋;刁鸣;李佳;池鹏飞;侯阳阳;苏雪 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: G01S3/782 分类号: G01S3/782
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 极化 敏感 阵列 相干 信源 测向 方法
【权利要求书】:

1.一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法,其特征在于:(1)建立极化敏感阵列测向模型;(2)初始化种群中的量子花粉,构造适应度函数且计算每个量子花粉适应度,并确定全局最优量子花粉;(3)每个量子花粉依概率从全局授粉和局部授粉两种量子演化规则中选择一种生成一个新的量子花粉;(4)把每个量子花粉映射为花粉,计算每个量子花粉的适应度并使用贪婪选择策略选择量子花粉;(5)使用量子差分演进机制产生新的量子花粉,并使用贪婪选择策略进行选择;(6)判断是否达到最大迭代次数:若达到最大迭代次数,执行步骤(7);否则,令t=t+1,返回步骤(3)继续进行迭代;(7)输出全局最优量子花粉,经过映射变换获得相应方位角、极化辐角和极化相位差的极大似然估计值;

所述的步骤(1)建立极化敏感阵列测向模型的过程为:假设极化敏感阵列由M个双正交偶极子对组成,阵元间距为d,远场有Q个波长为λ的完全极化窄带平面波入射到该阵列,则极化敏感阵列接收的快拍数据为

y(k)=A(θ,γ,η)s(k)+n(k) (1)

式中)为2M×1维阵列快拍数据矢量,其中k表示快拍次数;s(k)=[s1(k),s2(k),...,sQ(k)]T为Q×1维信号矢量;n(k)为2M×1维服从高斯分布的复噪声矢量;A(θ,γ,η)=[a1,a2,...,aQ]为2M×Q维的极化导向矩阵,第q个极化导向矢量为

其中j为复数单位,表示Kronecker积,

q=1,2,...,Q,θ=[θ12,...,θQ]为信源方位角矢量,γ=[γ12,...,γQ]为极化辐角矢量,η=[η12,...,ηQ]为极化相位差矢量;则阵元接收数据的协方差矩阵可以表示为

其中K为最大快拍数,H表示共轭转置;

所述的步骤(2)的过程如下:考虑由W棵量子显花植物组成的种群,t表示种群迭代次数,初始迭代次数为t=1,假设每一棵显花植物仅开一朵花,并且每朵花仅产生一个花粉配子,则种群中共有W个量子花粉,其中第w个量子花粉可以表示为

式中i=1,2,...,3Q,w=1,2,...,W;把第w个量子花粉从量子态映射到待求解变量的定义区间得到的花粉为其中与极化敏感阵列的信源方位角矢量θ=[θ12,...,θQ]相对应,与阵列的极化辐角矢量γ=[γ12,...,γQ]相对应,与阵列的极化相位差矢量η=[η12,...,ηQ]相对应,第w个量子花粉的适应度函数为其中

式中tr()为矩阵求迹函数,并将适应度最大值对应的量子花粉记为全局最优量子花粉

所述的步骤(3)中生成新的量子花粉过程如下:对于第w个量子花粉,产生一个[0,1]区间内的随机数μ为转移概率,其中

(1)若则进行全局授粉,第w个量子花粉的量子旋转角矢量为

式中w=1,2,...,W;其第i维量子旋转角为

其中i=1,2,...,3Q,c1为变异概率,为[0,1]区间内的随机数,并且对量子旋转角进行边界约束检查,量子旋转角的每一维都要限制在一定区域内,即

其中为量子旋转角的第i维上限;则对应的量子花粉的产生公式为

其中i=1,2,...,3Q;

(2)若则进行局部授粉,第w个量子花粉的第i维量子旋转角为

其中i=1,2,...,3Q,c2为变异概率,和分别表示种群中除第w个量子花粉外的其它第个量子花粉和第e个量子花粉的第i维分量,e为{1,2,...,M}内的随机整数,且对量子旋转角进行边界约束检查,量子旋转角的每一维都要限制在一定区域内,即

其中为量子旋转角第i维上限;则对应量子花粉的产生公式为

其中i=1,2,...,3Q。

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