[发明专利]一种基于块稀疏贝叶斯模型的辐射源直接定位方法

权利要求书

1.一种基于块稀疏贝叶斯模型的辐射源直接定位方法，其特征在于，所述辐射源直接定位方法包括：

步骤一：针对在平面内的L个分立的基站和N个窄带辐射源，在辐射源信号对于每个基站呈窄带特性而在基站之间呈宽带特性的条件下对第l个基站的接收数据建模，其中每个基站线性配置M个传感器，并有M≥2，L≥2，1≤N≤M-1；而后将所述接收模型进行块稀疏贝叶斯扩展，获得所述接收数据的块稀疏模型；

步骤二：根据信号的高斯统计特性得到信号统计参量的后验更新；

步骤三：利用边缘概率密度积分获得最大似然意义下的参数估计代价函数；利用期望最大原理获取所述参数估计代价函数的上界函数，而后分别针对噪声功率和块内相关度参数对上界函数进行求导，对应获取使上界函数最小的噪声功率和块内相关度参数的更新表达式；依据泰勒展开原理及恒等变换获得所述参数估计代价函数的另一上界函数，而后针对块间稀疏性参数对该上界函数求导，获得使上界函数最小的块间稀疏性参数的更新表达式；

所述模型参数解算过程包括：

第一步：利用边缘概率密度积分获得最大似然意义下的参数估计代价函数，所述参数估计代价函数为：

其中，T代表采样快拍数；表示未知参数集；

第二步：根据期望最大理论，确定所述参数估计代价函数的上界函数，所述参数估计代价函数的上界函数为：

其中，上标Θ^(old)代表上一次更新的参数取值；

第三步：通过求导确定使上界函数最小的λ的更新表达式，所述使上界函数最小的λ的更新表达式为：

第四步：通过求导方式获得的更新表达式，所述的更新表达式如下：

其中，代表的第q个块，代表对角线上的第q个块矩阵；

第五步：根据参数估计代价函数中的第一项式进行泰勒展开，获得第一项泰勒展开式为：

其中，代表的第q列，q为稀疏字典的原子索引；代表的上一次更新值；

代表γ_q的上一次更新值；

第六步：将参数估计代价函数中的第二项式进行恒等变换，获得第二项的恒等变换式为：

第七步：根据步骤三第五步、第六步确定另一上界函数所述另一上界函数的表达式为：

第八步：参数γ的更新表达式通过对求导得到，参数γ第q个元素的表达式为：

其中，x(t)为所有基站的接收数据；λ表示噪声功率；I表示单位矩阵；表示块稀疏字典；表示信号的先验协方差矩阵；表示块内相关度的参数；表示建立块稀疏模型后的信号分量；表示信号的后验均值；表示信号的后验协方差矩阵；γ_q为表征块间稀疏性的参数；代表字典中第q个块；

步骤四：重复步骤二与步骤三所述过程，直至参数估计代价函数最终收敛；根据信号后验均值参量的峰值位置确定辐射源的位置。