[发明专利]双链量子带电系统搜索机制的宽带压缩感知测向方法

说明书

本发明提供一种双链量子带电系统搜索机制的宽带压缩感知测向方法，针对压缩感知中存在的网格失配问题，利用泰勒展开式进行角度修正，降低了估计误差。由于压缩感知重构算法存在着求解过程复杂，计算量大等缺点，通过采用双链编码的量子带电系统算法对模型进行极值求解简化了求解过程，解决了单链编码的量子带电系统的一些缺点和不足，可以在迭代次数少的情况下求得最优估计值。相比于传统方法，具有更高的估计精度和估计成功概率。本发明设能够有效修正网格失配问题，并且在保证允许估计精度和估计成功概率前提下，简化求解过程，较少计算量。

技术领域

本发明涉及一种双链量子带电系统搜索机制的宽带压缩感知测向方法，属于阵列信号处理领域。

背景技术

随即科技的发展、社会的进步，宽带信号在人们的生活中应用的越来越广泛，像线性调频信号、扩频宽带信号等都属于宽带信号领域。但是以前的DOA估计技术主要是针对窄带信号进行处理，并不适用于宽带信号。相比于窄带信号，宽带信号能够携带更多的信息量、抗干扰能力更强，在目标检测、参数估计、特征提取等方面更加便利。并且现在宽带信号在有源探测、抗干扰通信等领域逐渐代替的窄带信号，这使得发展宽带信号DOA估计技术成为当务之急，对阵列信号处理技术提出了严峻的挑战。

传统的采样技术需要满足奈奎斯特定理。相对于宽带信号,如果要完成采样过程,需要较高的采样频率，而过高的采样频率必将产生大量的原始采样数据，给信息的传输、存储和处理带来巨大压力，这对采样技术和硬件设备都提出了比较高的要求,以至于在实际生活中难以实现。压缩感知理论作为一种新兴的科学技术,其突破了奈奎斯特定理的限制。经过近十几年的发展,许多学者已经成功的将压缩感知理论应用于DOA估计技术中，构建了一系列基于压缩感知的DOA估计方法。

压缩感知理论由于需要对测向空间进行网格化，所以可能会存在网格失配现象，即接收信号的入射角度不能落在网格上，这样就会产生估计误差。而且在压缩感知算法中，信号重构是最关键的一步，但是传统的信号重构算法需要进行多次迭代，计算过程复杂，运算量大，容易陷入局部最优解。

根据已有文献发现，曹司磊等在《系统工程与电子技术》上发表的“基于特征向量空间聚焦的宽带DOA估计方法”中利用平滑自相关矩阵对接收信号进行处理，并以此为基础重构聚焦矩阵，减小了因聚焦所带来的角度误差。但是该方法中仍然需要进行多维非线性函数求解，运算过程复杂，计算量大，容易陷入局部最优解。M.Shree Prasad在《Opticaland Wireless Technologies》上发表的“DOA Estimation of Coherent Sources UsingQPSO in WSN”中利用量子粒子群算法，对无线传感网络的极大似然测向问题，在一定程度上简化了求解过程，减少了计算量。但是仍然存在着估计性能差，估计成功概率低等问题，不能有效应用于宽带测向。

发明内容

本发明针对压缩感知宽带测向中面临的技术难题，设计了一种无网格量化误差的宽带压缩感知测向方法，设计双链编码的量子带电系统机制高效求解，促进了压缩感知宽带测向方法的进一步发展。

本发明的目的是这样实现的：步骤如下：

步骤一：建立宽带信号数学模型用于DOA估计；

步骤二：对宽带信号进行聚焦操作；

步骤三：对数据协方差矩阵进行矢量化，并求出稀疏角度模型；

步骤四：利用泰勒展开式对稀疏角度模型进行修正，得到修正后的稀疏模型；

步骤五：量子带电系统搜索演化机制参数初始化：带电粒子群体规模为L,最大迭代次数为U，搜索空间维度为P，第i个带电粒子的量子位置为令第i个带电粒子的速度为其中并且i＝1,2,…,L，p＝1,2,…,P，t为迭代次数，初始时令t＝1，带电粒子的初始速度为0，即

步骤六：计算所有带电粒子的适应度；

步骤七：创建带电粒子的量子记忆库；