一种鲁棒的压缩感知高分辨率DOA估计方法

发布时间：2019-10-09 07:58

【摘要】：为了改善压缩感知多目标波达方向(Compressive Sensing DOA,CS-DOA)估计中系统感知模型与目标角度信息失配引起的目标参数提取能力下降的问题,本文在建立系统感知模型与目标角度信息失配条件下的DOA估计联合稀疏感知模型的基础上,将多测量矢量欠定性系统正则化聚焦求解算法(RMFOCUSS)和LASSO(LeastAbsolute Shrinkage and Selection Operator)算法相结合,提出了一种鲁棒的高分辨CS-DOA估计方法。该方法对目标角度信息矢量与系统感知模型失配误差进行交替迭代优化求解,降低了由系统感知模型失配引起的DOA估计误差,改善了压缩感知重构算法无法用于低信噪比的缺陷,且具有较低的运算复杂度。计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性。
【图文】：

其中P为信号功率，σ2为噪声功率;DOA估计均方根误差为ＲMSE=1KJ∑Jj=1θ^j－θj2(20)式中:J为独立蒙特卡罗实验次数，K为目标信号源总数，θ^j为第j次蒙特卡罗实验中K个目标信号源矢量DOA估计结果，θj为第j次蒙特卡罗实验中K个目标信号源矢量真实值。实验1．非相干信号DOA估计。假设角度分辨单元φ=1嗌，当两个非相干信号相对接收阵列的入射角分别为［31．5°，45．5°］，信噪比SNＲ=0dB时，利用MUSIC算法、CAPON算法、MOMP算法以及本文方法的空域谱估计归一化输出结果如图1所示。不同算法的DOA估计均方根误差随信噪比变化关系曲线的500次蒙特卡罗实验结果如图2所示。图1非相干信号的空域谱估计输出Fig．1Spatialspectraoftwononcoherentsignals从图1中可以看出MUSIC算法和CAPON算法无法对目标角度进行高分辨估计;MOMP算法较传统DOA估计算法具有更高的角度分辨力，然而系统感知模型与目标角度信息失配导致了该方法DOA估计的精度下降明显;相比之下，本文方法得益于对系统感知模型失配误差的估计，并在空域谱估计结果输出时对系统感知模型进行校正，使得DOA估计的精度得到了明显的改善。通过对比图2中各算法DOA估计误差随信噪比变化的曲线可以看出，虽然在SNＲ＜－10dB时，各算法DOA估计误差均较大，但随着信噪比升高，由于本文方法对阵列接收信号矩阵进行SVD分解，实现了目标信息分量的积累，提高了低信噪比下利用压缩感知方法进行DOA估计的适用性，并且通过系统感知模型的校正，有效降低了系统感知模型与目标角度信息失配误差对DOA估计的影响，故较其他几种方法具有更好的DOA估计性能，与图1的结果相一致。图2非相干信号DOA估计均方根误差随信噪比变化曲线Fig．2ＲMSEofnon

θ^j－θj2(20)式中:J为独立蒙特卡罗实验次数，K为目标信号源总数，θ^j为第j次蒙特卡罗实验中K个目标信号源矢量DOA估计结果，θj为第j次蒙特卡罗实验中K个目标信号源矢量真实值。实验1．非相干信号DOA估计。假设角度分辨单元φ=1嗌，当两个非相干信号相对接收阵列的入射角分别为［31．5°，45．5°］，，信噪比SNＲ=0dB时，利用MUSIC算法、CAPON算法、MOMP算法以及本文方法的空域谱估计归一化输出结果如图1所示。不同算法的DOA估计均方根误差随信噪比变化关系曲线的500次蒙特卡罗实验结果如图2所示。图1非相干信号的空域谱估计输出Fig．1Spatialspectraoftwononcoherentsignals从图1中可以看出MUSIC算法和CAPON算法无法对目标角度进行高分辨估计;MOMP算法较传统DOA估计算法具有更高的角度分辨力，然而系统感知模型与目标角度信息失配导致了该方法DOA估计的精度下降明显;相比之下，本文方法得益于对系统感知模型失配误差的估计，并在空域谱估计结果输出时对系统感知模型进行校正，使得DOA估计的精度得到了明显的改善。通过对比图2中各算法DOA估计误差随信噪比变化的曲线可以看出，虽然在SNＲ＜－10dB时，各算法DOA估计误差均较大，但随着信噪比升高，由于本文方法对阵列接收信号矩阵进行SVD分解，实现了目标信息分量的积累，提高了低信噪比下利用压缩感知方法进行DOA估计的适用性，并且通过系统感知模型的校正，有效降低了系统感知模型与目标角度信息失配误差对DOA估计的影响，故较其他几种方法具有更好的DOA估计性能，与图1的结果相一致。图2非相干信号DOA估计均方根误差随信噪比变化曲线Fig．2ＲMSEofnoncoherentsignalsDOAestimationversusSNＲ实验2．相干信号DOA估计。假设本实验中2个目
【作者单位】： 南京理工大学电子工程与光电技术学院;
【基金】：江苏省科技厅临床医学科技专项—新型临床诊疗技术攻关(SBL201230101)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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本文编号：2546689