脉冲噪声下基于循环相关熵和稀疏重构的宽带信号DOA估计

发布时间：2021-11-26 17:44

　　针对脉冲噪声与同频带干扰并存时宽带信号的波达方向（DOA）估计问题,该文提出一种结合循环相关熵（CCE）与稀疏重构的算法。首先,分析了宽带信源的接收信号模型,并利用循环相关熵的性质构造出对脉冲噪声与同频带干扰具有抑制能力的宽带信号虚拟输出阵列。随后对该虚拟输出阵列进行稀疏表示,并通过归一化迭代硬阈值（NIHT）算法进行稀疏重构,从而估计宽带信号的波达方向。实验结果表明,该算法对脉冲噪声和同频带干扰具有很好的抑制作用,并且相较已有算法在估计性能方面有明显的改善。 

【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(11)北大核心EICSCD

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

不同广义信噪比下的算法性能

4.2不同噪声特征指数对算法性能造成的影响α为衡量不同噪声特征指数对算法性能造成的影响，实验中将信号的GSNR设置为5dB，信号的快拍数长度为5000，噪声特征指数从1.1变化到2.0，实验结果如图2所示αα<1.5由图2可以看出随着噪声特征指数的增加，由于脉冲噪声的脉冲性减弱，各算法的性能均有显著改善。当较小时()，噪声的脉冲性较强，CYC-LP算法由于不具有抗脉冲噪声的能力，估计成功率较低，本文算法与CCE-LP算法则具有很高的成功率且本文算法优于CCE-LP算法。此外由于借助稀疏重构算法高精度的优势，本文算法在α>1.2α>1.6α=2.0()时就可以实现DOA的完全成功估计。而当噪声的脉冲性较弱时(),3种算法均能呈现较高的估计成功率，但本文算法相较其他算法依然具有优势，仅在时本文算法的RMSE稍高于CYC-LP算法，因为此时噪声为高斯噪声，CYC-LP算法中使用的2阶统计量不会出现发散的情况。4.3不同快拍数对算法性能造成的影响α为衡量不同快拍数对算法性能造成的影响，实验中将信号的GSNR设置为5dB，噪声特征指数设置为1.5，信号的快拍数长度为从800变化到5600，实验结果如图3所示。由图3可以看出各算法的估计成功率和RMSE图1不同广义信噪比下的算法性能图2不同噪声特征指数下的算法性能图3不同快拍数对应的算法性能2590电子与信息学报第42卷

4.2不同噪声特征指数对算法性能造成的影响α为衡量不同噪声特征指数对算法性能造成的影响，实验中将信号的GSNR设置为5dB，信号的快拍数长度为5000，噪声特征指数从1.1变化到2.0，实验结果如图2所示αα<1.5由图2可以看出随着噪声特征指数的增加，由于脉冲噪声的脉冲性减弱，各算法的性能均有显著改善。当较小时()，噪声的脉冲性较强，CYC-LP算法由于不具有抗脉冲噪声的能力，估计成功率较低，本文算法与CCE-LP算法则具有很高的成功率且本文算法优于CCE-LP算法。此外由于借助稀疏重构算法高精度的优势，本文算法在α>1.2α>1.6α=2.0()时就可以实现DOA的完全成功估计。而当噪声的脉冲性较弱时(),3种算法均能呈现较高的估计成功率，但本文算法相较其他算法依然具有优势，仅在时本文算法的RMSE稍高于CYC-LP算法，因为此时噪声为高斯噪声，CYC-LP算法中使用的2阶统计量不会出现发散的情况。4.3不同快拍数对算法性能造成的影响α为衡量不同快拍数对算法性能造成的影响，实验中将信号的GSNR设置为5dB，噪声特征指数设置为1.5，信号的快拍数长度为从800变化到5600，实验结果如图3所示。由图3可以看出各算法的估计成功率和RMSE图1不同广义信噪比下的算法性能图2不同噪声特征指数下的算法性能图3不同快拍数对应的算法性能2590电子与信息学报第42卷

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于稀疏贝叶斯学习的多跳频信号DOA估计方法[J]. 郭英,东润泽,张坤峰,眭萍,杨银松.  电子与信息学报. 2019(03)



本文编号：3520636