[发明专利]一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法

说明书

本发明提出了一种极化敏感阵列下的相干信源测向方法，属于极化敏感阵列信号处理领域。本发明公开的方法的步骤为：(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，确定全局最优量子花粉；(3)每个量子花粉依概率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)继续迭代；(7)输出全局最优量子花粉的极大似然估计值。通过本发明提供的方法在信噪比低、快拍数小以及相干信源的情况下，都可以进行有效测向。

技术领域

本发明提出了一种极化敏感阵列下的相干信源测向方法，属于极化敏感阵列信号处理领域。

背景技术

极化敏感阵列信号处理是近些年国际阵列信号处理领域中新的研究热点，此类阵列既能利用极化敏感阵元获取空间电磁信号的极化信息，又能利用阵元的空间分布获得空间电磁信号的空域信息，更大限度利用了信号的固有属性和传播信息，有助于提高雷达、侦察等电子系统的综合性能。和普通阵列相比，极化敏感阵列具有优越的系统性能，包括较强的抗干扰能力、稳健的检测能力、较高的分辨能力以及极化多址能力，极化敏感阵列的诸多优点使得其在雷达、通信、声呐以及生物医学等领域具有广阔的应用前景。波达方向(DOA)估计是极化敏感阵列信号处理的重要部分之一，一些普通阵列的测向方法已被推广到极化敏感阵列，例如子空间旋转不变技术(ESPRIT)、多重信号分类(MUSIC)等。

经对已有文献的检索发现，Jian Li等在《IEEE Transactions on Antennas andPropagation》(1991，39(9):1376-1383)发表的“Angle Polarization Estimation UsingESPRIT with a Polarization SensitiveArray”中，利用ESPRIT方法估计信源的DOA以及极化参数，具有计算时间短的优点，但是该方法只适用于独立信源条件下的角度估计且估计精度不高。Yu B在《International Conference on Computer Science and NetworkTechnology》(2013，321-324)发表的“A New 2-D Parameter Estimation Method ofNearField Sources Based on Polarization Sensitive Array”中，利用四阶累积量对信源的方位角和极化参量进行估计，有效提高了测向精度，但是该方法不能对相干信源进行测向。

已有的文献表明，有关极化敏感阵列的相干信源测向问题的研究比较少，并且都无法直接对相干信源进行测向。因此本发明设计了一种基于量子差分花授粉搜索机制的极大似然极化敏感阵列测向方法，该方法可以利用极化敏感阵列对相干信源和非相干信源进行高精度测向，同时有效估计极化参数。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于量子差分花授粉搜索机制的极化敏感阵列测向方法，本发明是通过如下技术方案实现的：

步骤一，建立极化敏感阵列测向模型。

步骤二，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。

步骤三，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。

步骤四，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。

步骤五，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。

步骤六，判断是否达到最大迭代次数：若达到最大迭代次数，执行步骤七；否则，令t＝t+1，返回步骤三继续进行迭代。