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        基于壓縮感知的線陣DOA估計

        2017-12-31 00:00:00李斌李虹陳彬劉涵張曉燕
        大東方 2017年8期

        摘 要:壓縮感知作為信號處理領(lǐng)域的新興理論,打破了奈奎斯特采樣定理的限制,能夠通過少數(shù)有效的觀測數(shù)據(jù)恢復(fù)原信號。本文利用壓縮感知,提出一種基于壓縮感知的線陣DOA估計算法。

        關(guān)鍵詞:壓縮感知 DOA 線陣

        陣列信號處理技術(shù)主要是研究零點對準(zhǔn)技術(shù)、波束形成技術(shù)和空間譜估計等,在信號處理領(lǐng)域占據(jù)重要地位[1]。近年來隨著人們對空間信號的關(guān)注,對空間譜估計的研究越來越多,它是通過對多傳感器所構(gòu)成的陣列進(jìn)行統(tǒng)計分析,估計信號空間分布的參數(shù)和信源的方向,而對DOA的估計是主要研究課題。然而隨著當(dāng)前軍事與民用領(lǐng)域?qū)Ω呓嵌确直媛试絹碓礁叩囊?,信號處理的帶寬越來越寬,從而?dǎo)致奈奎斯特采樣定理確定搞得采樣率非常高,對信號的存儲能力、處理算法的計算量等造成困難。而壓縮感知(CS)理論的出現(xiàn),它打破了奈奎斯特采樣定理的限制,能夠通過極少數(shù)的稀疏數(shù)據(jù)恢復(fù)出原信號。因此,本文提出一種基于壓縮感知的線陣DOA估計算法,首先分析了回波信號的稀疏性,然后利用壓縮感知理論從少量回波信號中恢復(fù)目標(biāo)點,最后對算法進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果驗證了本方法的有效性。

        一、壓縮感知

        奈奎斯特采樣定律是信號處理的前提,通過兩倍最高頻率的采樣速率能完整保留信號的原始信息,而壓縮感知是將信號采集與壓縮過程和在一起,將原始信號與觀測矩陣進(jìn)行內(nèi)積計算,得到少量的觀測值,這些值包含了信號的全部信息,由于觀測數(shù)目少,便于信號傳輸或存儲,能大大減少信號處理成本與時間。

        壓縮感知理論[2]主要包含三部分:1、信號的稀疏表示:使用壓縮感知處理信號的前提是信號是可壓縮或可稀疏的,然而在自然狀態(tài)下的大部分信號并不是稀疏的,這就需要對信號進(jìn)行稀疏變換;2、設(shè)計觀測矩陣,選擇觀測矩陣時要求觀測矩陣與稀疏矩陣不相關(guān),相關(guān)系數(shù)越低,恢復(fù)出的信號與原始信號誤差值就越小;3、信號的重構(gòu)算法:是整個理論的核心部分,直接決定著信號重構(gòu)質(zhì)量的優(yōu)劣。

        二、DOA估計

        (1)基本思想

        本文采用均勻線陣,為了不出現(xiàn)DOA估計的模糊現(xiàn)象,陣元間距小于信號的半波長。我們將角度空間均分為N份,現(xiàn)在假設(shè)在每個角度上都可能有信號入射,因而可分辨的角度數(shù)為N。然而在實際空間信源為K,入射角數(shù)量N中的K個,也就是說只要選擇的N足夠大(N遠(yuǎn)大于K),就可以認(rèn)為N維信源向量是K-稀疏,即回波信號具有稀疏性。接著需要構(gòu)造回波信號的稀疏基,因為Chirp信號具有良好自相關(guān)性的特點,并且在不同時間延遲下互相關(guān)性為零,因此將Chirp信號進(jìn)行時延,為其構(gòu)建回波信號的稀疏基。

        在滿足使用壓縮感知理論的前提下,選用高斯隨機矩陣作為測量矩陣,對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,得到觀測值后通過重構(gòu)算法求解角度稀疏向量,找到的最大值的坐標(biāo)即目標(biāo)點。

        (2)仿真分析

        下面通過計算機仿真該算法,選取坐標(biāo)為[1m,25m]的目標(biāo)點進(jìn)行仿真驗證上述算法的有效性,這里采用正交匹配追蹤算法作為重構(gòu)算法,并對原數(shù)據(jù)進(jìn)行80%降維,仿真結(jié)果如下所示:

        由上圖可知恢復(fù)出的點目標(biāo)坐標(biāo)為[0.95m,25m],估算結(jié)果較為精確。

        總之,本文對壓縮感知理論和要點進(jìn)行了簡單介紹,利用壓縮感知處理信號的優(yōu)勢,將DOA估計結(jié)合起來,分析了其模型的稀疏性,計算機仿真驗證了方法的可行性與有效性。與傳統(tǒng)算法相比,其明顯的優(yōu)勢在于僅用少量的隨機采樣就可以達(dá)到較為精確的DOA估計。

        參考文獻(xiàn)

        [1]. Chitre, M., et al., Recent advances in underwater acoustic communications networking, in OCEANS 2008. 2008: Quebec City, QC, Canada.

        [2]. DONOHO D. Compressed sensing [J]. IEEE Trans. Information Theory, 2006, 52(4): 1289-1306.

        (作者單位:福建國網(wǎng)寧德供電公司)

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