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一种分步估计的空域信号空间谱估计方法.pdf

摘要
申请专利号:

CN201710046853.2

申请日:

2017.01.22

公开号:

太阳城集团CN106814343A

公开日:

2017.06.09

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G01S 3/14申请日:20170122|||公开
IPC分类号: G01S3/14; G01S3/74; G01S3/782; G01S3/802 主分类号: G01S3/14
申请人: 河海大学
发明人: 魏爽; 陶春贵; 彭剑; 蒋德富; 王峰; 刘海韵
地址: 211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号
优先权:
专利代理机构: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林
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法律状态
申请(专利)号:

CN201710046853.2

授权太阳城集团号:

|||

法律状态太阳城集团日:

2017.07.04|||2017.06.09

法律状态类型:

实质审查的生效|||公开

摘要

太阳城集团本发明公开了一种分步估计的空域信号空间谱估计方法,其特征是,根据空域信号具有稀疏性的特点,将空域信号与压缩感知方法结合,对感兴趣的空间划分为较大区域,对空间谱进行一次预估计,通过自适应的方法将以预估计结果为中心的邻域视为感兴趣空间,对此空间进行细分,再次利用压缩感知方法得出空间谱的精确估计。本发明所达到的有益效果:本方法具有在少测量数、低信噪比条件下即可对含有空间上相距较近信号的多目标空间谱进行精确估计,且更加易于硬件存储实现的优点。

权利要求书

1.一种分步估计的空域信号空间谱估计方法,其特征是,包括如下步骤:
1)对感兴趣的空间Θ以步长π/λ1划分为LN1份,其满足其
中span(Θ)表示空间Θ中最大值和最小值之间的差值,INT表示将一个数值向下取整为最
接近的整数的函数,λ1为预估计步长因子;
这样形成的正交完备稀疏字典构造预估计的稀疏基矩阵并对信号x∈CN×1
进行预估计稀疏表示,Ν为阵源数,表示复数域的N×LN1维矩阵,其中构造稀疏基
目标信号可被稀疏表示为x
=Ψ1y1+w1,其中,为空域信号x的预估计稀疏表示,w1∈CN×1为高斯白噪声,j为虚
数表示,d为阵元间距,λ为波长,表示空间划分角度,i=1,2,…,LN1;
2)利用双结构系统构造预估计测量矩阵其中
Φ3为单位对角矩阵,M1为预估计测量数;
3)将空域信号x投影到测量矩阵Φy上得到观测信号s1=Φyx=Φy(Ψ1y1+w1)=T1y1+e1,
T1=ΦyΨ1,e1=Φyw1,其中,是预估计观测信号,是预估计恢复矩阵,
为预估计观测信号的噪声矢量,
4)在得到观测信号后利用OMP算法对步骤3)中的等式进行求解,在OMP算法执行结束后
即为预估计结果其中,为预估计所得角度,i=1、
2、…、K,K为稀疏度;
5)缩小搜索范围,生成精确估计正交完备稀疏字典,对信号进行精确估计稀疏表示;在
步骤4)得到的预估计值附近进行精确搜索得到空间谱的准确太阳城集团,以预估计值为中心,以
为半径,自适应生成感兴趣空间
其中,是以为中心为半径的中心邻域,依据经验值设定;
6)以为感兴趣空间,以步长π/λ2划分为LN2份,其满足其
中表示空间中最大值和最小值之间的差值,INT表示将一个数值向下取整为最接
近的整数的函数,λ2为精确估计步长因子,λ2>λ1;构造稀疏基矩阵
j为虚数表示,d为阵元间
距,λ为波长,表示空间划分角度,i=1,2,…,LN2,表示复数域的N×LN2维矩阵;
7)在新的空间区域用精确估计完备稀疏基将目标信号稀疏表示为x=Ψ
2y2+w2,其中为空域信号x的预估计稀疏表示,w2∈CN×1为高斯白噪声;
8)利用双结构系统构造精确测量矩阵其中
Φ3为单位对角矩阵,M2为预估计测量数;
9)将空域信号x投影到Φj上得到观测信号s2=Φjx=Φj(Ψ2y2+w2)=T2y2+e2,T2=Φj
Ψ2,其中,是精确估计观测信号,是精确估计恢复矩阵,为精
确估计观测信号的噪声矢量;
10)在得到观测信号后利用OMP算法对上述等式进行求解,在OMP算法执行结束后即
为精确估计结果AccurateEstimation=[φ1 φ2 … φK],其中,φi为精确估计所得角度,
i=1、2、…、K,K为稀疏度。
2.根据权利要求1所述的一种分步估计的空域信号空间谱估计方法,其特征是,所述步
骤2)中的双结构系统具体构造步骤如下:
选用Logistic映射,通过映射方程xn+1=μxn(1-xn),n=0,1,2,3...,构造混沌序列{x0
x1 … xn},上述映射方程中xn∈(0,1)表示第n次迭代数,n表示混沌序列迭代次数,μ表示混
沌系统参数;
舍弃前t(t<n)个数,生成新的序列{xt xt+1 … xn},对此混沌序列以间隔d进行等间隔
抽样得到zk=xt+kd,k=0,1,2,3...,得到序列{z0 z1 … zk};取其中前(M1×M1-1)个值生成
一个混沌矩阵M1是测量数;
将矩阵Γ稀疏化得到其中
构造一个单位对角矩阵将Φ2、Φ3组合成为一个新矩阵
输出Φ作为预估计测量矩阵Φy。
3.根据权利要求1所述的一种分步估计的空域信号空间谱估计方法,其特征是,所述步
骤4)中利用OMP算法的求解步骤为:
41)数据初始化:残差r0=s1,迭代次数inter=1,T0为空矩阵;
42)在T1中选出与残差相关性最大的列:ninter=arg max〈rinter-1,ti〉,i=1,2,…,LN1,ti
表示T1的第i列;
43)更新所选列空间:
44)通过对最小二乘问题的求解,保证残差最小,获得在已选列上的最优投影,求解满
足的获得估计值;
45)更新残差:
46)更新迭代次数:inter=inter+1,如果达到最终迭代次数则输出估计值否则返
回执行42)。
4.根据权利要求1所述的一种分步估计的空域信号空间谱估计方法,其特征是,所述步
骤8)中的双结构系统具体构造步骤如下:
选用Logistic映射,通过映射方程xn+1=μxn(1-xn),n=0,1,2,3...,构造混沌序列{x0
x1 … xn},上述映射方程中xn∈(0,1)表示第n次迭代数,n表示混沌序列迭代次数,μ表示混
沌系统参数;
舍弃前t(t<n)个数,生成新的序列{xt xt+1 … xn},对此混沌序列以间隔d进行等间隔
抽样得到zk=xt+kd,k=0,1,2,3…,得到序列{z0 z1 … zk};取其中前(M2×M2-1)个值生成
一个混沌矩阵M2是测量数;
将矩阵Γ稀疏化得到其中
构造一个单位对角矩阵将Φ2、Φ3组合成为一个新矩阵
输出Φ作为预估计测量矩阵Φj。
5.根据权利要求1所述的一种分步估计的空域信号空间谱估计方法,其特征是,所述步
骤10)中利用OMP算法的求解步骤如下:
101)数据初始化:残差r0=s2,迭代次数inter=1,T0为空矩阵;
102)在T2中选出与残差相关性最大的列:ninter=arg max<rinter-1,ti>,i=1,2,…,LN2,
ti表示T2的第i列;
103)更新所选列空间:
104)通过对最小二乘问题的求解,保证残差最小,获得在已选列上的最优投影,求解满
足的获得估计值;
105)更新残差:
106)更新迭代次数:inter=inter+1,如果达到最终迭代次数则输出估计值否则返
回执行102)。
6.根据权利要求2或4所述的一种分步估计的空域信号空间谱估计方法,其特征是,选
取混沌系统参数μ=4,初值x0=0.256。

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一种 分步 估计 空域 信号 空间 方法
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