[发明专利]一种基于组稀疏的多线谱联合DOA估计和聚类方法及系统

权利要求书

1.一种基于组稀疏的多线谱联合DOA估计和聚类方法，其特征在于，包括：

步骤1，获取均匀线阵(ULA)水听器的阵元接收到的时域信号x_i(t)，i＝1,2,...,M，i为均匀线阵中阵元序号，M为均匀线阵中阵元数目；

步骤2，基于常规波束形成算法(CBF)粗略估计目标方位为目标信号波束能量最大时的引导角；步骤3，对步骤2中估计得到的目标方位做跟踪波束，得到波束形成后的阵列信号，并对阵列信号作FFT得到阵列信号的频谱图，在频谱图中搜索检测出L根信噪比最大的线谱；

步骤4，计算L根线谱对应的频域值的协方差矩阵R(f_l)，计算L根线谱对应的导向矢量矩阵D(f_l)，计算对应的噪声功率σ_n²；

步骤5，构造目标函数通过添加l₁范数和l₂范数约束，将其转化为压缩感知的问题，联合求解L根线谱的空间谱p的稀疏解，为协方差矩阵的估计值，I为单位矩阵，diag(·)为对角化函数；

步骤6，使用经典层次聚类算法对联合估计得到的L根线谱的空间谱进行聚类，将其分为来自目标方位以及非目标方位两类。

2.根据权利要求1所述的一种基于组稀疏的多线谱联合DOA估计和聚类方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤2.1，计算理想均匀线阵(ULA)在引导角θ_j下相邻阵元时延τ_j：

其中j＝1,2,...,J+1，j为引导角序号，J+1为总引导角个数，引导角范围为：0～180⁰，d为相邻阵元间的距离，v是声音在水中的传播速度；

步骤2.2，对各阵元接收的阵列信号进行延时相加，得到目标信号波束能量图B[b(1),…,b(J+1)]，其中b(j)为：

其中，M表示均匀线阵水听器的观测阵列个数，τ_j表示阵元的时延；

步骤2.3，通过对波束能量图的检测搜索找到波束能量最大值位置时的引导角为目标方位的粗估计

3.根据权利要求1所述的一种基于组稀疏的多线谱联合DOA估计和聚类方法，其特征在于，所述步骤3包括：

步骤3.1，根据粗估计的目标方位计算各阵元的时延估计

其中v是声音在水中的传播速度，d为相邻阵元间的距离；

步骤3.2，将各阵元数据按时延估计与参考阵元对齐，将对齐后的阵元数据相干相加获得目标跟踪波束g(t)：

参数M为均匀线阵中阵元数目；

步骤3.3，对g(t)进行傅里叶变换获得目标信号频谱G(f)，同时利用滑动窗平滑技术估计目标信号连续谱G_c(f)，在目标信号频谱G(f)中删除连续谱G_c(f)的影响，获得目标信号的线谱G_line(f)：

G_line(f)＝G(f)-G_c(f)

获得目标的线谱G_line(f)之后，通过计算对应频率f处强线谱的信噪比，通过排序算法得到L根信噪比最大的强线谱，强线谱对应频率为