[发明专利]一种基于变分贝叶斯推断的互质阵相干信号方位角估计方法

摘要

本发明提供了一种基于变分贝叶斯推断的互质阵相干信号方位角估计方法，在贝叶斯估计框架下，利用变分贝叶斯推断算法将互质阵的观测数据迭代插值为一个虚拟非均匀直线阵的输出信号数据，以达到阵列孔径扩展的目的，并进行参数估计，得到入射信号的方位角估计。本发明可以用远低于奈奎斯特采样频率所需的采样数据精确估计目标信号方位角，极大地降低了信号处理系统的工作负担，能够分辨多于阵元个数的信号，在现实环境中的应用价值更广泛。

主权项

1.一种基于变分贝叶斯推断的互质阵相干信号方位角估计方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：使用D个传感器组成互质阵，并假定有N个相干窄带信号从远场入射到传感器阵列上，且在信号传播过程中加入高斯白噪声；将一个传感器称为一个阵元，使用该互质阵对空间信号接收采样，得到输出信号X，其中，X是一个D×L维矩阵，称为观测数据，L是采样快拍数，互质阵D的阵列结构如下：D元互质阵由阵元数分别为2M1和M2的两个均匀直线阵组成，两个均匀直线阵的阵元间隔分别为M2d和M1d，两个均匀直线阵共线布放且起始阵元相同，其中，D＝2M1+M2‑1，M1和N2互为质数，d为入射信号的波长；步骤2：确定M元虚拟非均匀直线阵NLA的阵元位置，构造转换矩阵P，用非均匀直线阵的输出信号Y线性表示观测数据X，其中，将Y称为完全数据；步骤3：网格化观测空间角度，得到空域稀疏后对应的虚拟非均匀直线阵的导向矢量矩阵A；步骤4：基于稀疏表示的思想，将信号方位角估计问题转化为稀疏信号重构问题，求解如下稀疏矩阵方程：Y＝AS+V其中，S为K×L维的未知矩阵，V表示M×L维的加性高斯白噪声矩阵；步骤5：定义一个超参数向量α＝[α1,…,αk,…αK]T，αk为控制矩阵S第k行元素分布的未知先验方差，利用变分贝叶斯推断求解该稀疏方程，得到超参数向量α的最优估计解；步骤6：以观测空间网格点θ＝[θ1,θ2,…,θK]为横坐标，以超参数向量α的最优估计解的幅值为纵坐标，绘制幅度谱图，在幅度谱图中以幅值从大到小的顺序获得前K个峰值所对应的横坐标角度值，即为所求的入射信号波达方向角。