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    一種基于稀疏表示的DOA估計新方法

    2014-03-23 08:57:20張?zhí)旌?/span>季華益曾德國
    航天電子對抗 2014年1期
    關(guān)鍵詞:空間頻率字典頻段

    張?zhí)旌悖救A益,曾德國

    (中國航天科工集團8511研究所,江蘇南京210007)

    0 引言

    對輻射源進行精確的測向定位是現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的重要作戰(zhàn)環(huán)節(jié)之一,因此,波達方向(DOA)估計理論和算法的研究具有極大的軍事應(yīng)用價值[1]。實際的測向裝備面臨的是一個很寬的頻段,同時空間中本身包含著諸如線性調(diào)頻、擴頻等寬帶信號,如何對這些信號的DOA進行高精度的估計是一個巨大的挑戰(zhàn)。目前經(jīng)典的DOA估計方法是基于陣列的空間譜估計法。以MUSIC為代表的信號子空間算法使測向定位技術(shù)突破了分辨率的限制,但該算法有計算量大、在低信噪比條件下性能不佳等缺點,且該算法不能直接對相干信號進行處理,而利用空間平滑的方法解相干則會損失一定的陣列孔徑[2]。

    與經(jīng)典的譜估計法相比,基于稀疏表示的DOA估計法具有很高的估計精度,無需任何預(yù)處理,并可直接應(yīng)用于相干信號,因而得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。Malioutov等[3]提出了利用頻率和角度構(gòu)建聯(lián)合字典的方法。但該方法隨著頻段的展寬,字典的長度隨之增加。這一方面增加了計算量和存儲量;另一方面,在寬頻段范圍內(nèi)很難保證字典內(nèi)沒有相同的元素,當存在相近的元素時,字典的相干性不能滿足,稀疏分解的精度急劇下降。

    針對以上問題,本文引入空間頻率的概念,提出了一種基于空間頻率的DOA估計方法。該方法的字典在整個帶寬內(nèi)恒定不變。利用陣列接收信號的頻域數(shù)據(jù)建立稀疏模型,可以同時對帶寬范圍內(nèi)的多個窄帶和寬帶信號進行高精度DOA估計。

    1 數(shù)學(xué)模型

    1.1 陣列數(shù)據(jù)DOA估計數(shù)學(xué)模型

    假設(shè)K個遠場信號入射到陣元間距為d的M個均勻線陣上。第i(i=1,2,…,K)個信號的方位角為θi,頻率為fi。M個陣元接收到的數(shù)據(jù)可以表示為一個矢量:

    式中,A(f,θ)是M×K維陣列流形矩陣,S(t)=[sf1,θ1(t),sf2,θ2(t),…,sfK,θK(t)]T為K×1維空間信號矩陣,噪聲矩陣N(t)是與信號無關(guān)的M×1維高斯白噪聲。陣列流形矩陣為:

    其中第i個導(dǎo)向矢量為:

    式中,c為電磁波傳播速度。

    寬帶DOA估計算法大都由窄帶算法發(fā)展而來?,F(xiàn)有的基于信號子空間的寬帶DOA估計方法主要分為兩類:非相干子空間法(ISM)和相干子空間法(CSM)。ISM[4]將整個寬帶頻段劃分為若干個窄帶子頻段,根據(jù)每個子頻段的中心頻率分別建立方向矢量,這大大增加了存儲空間和計算量;CSM[5]則需要構(gòu)造聚焦矩陣,將不同頻率的信號子空間映射到同一個參考頻率上,然后將所有頻率成分的信號功率譜密度矩陣做平均。該方法需要對角度進行預(yù)估計,當預(yù)估值與真實值相差較大時算法性能較差。這兩類算法都需要對空間譜峰值進行搜索,且不能直接用于相干信號,而利用空間平滑的方法解相干則會損失陣列孔徑。

    1.2 基于稀疏表示的DOA估計模型

    由于空間輻射源的個數(shù)相對于整個角度空間來說是有限的,因此輻射源在角度空間的分布具有稀疏性[6]。Mallat和Zhang首次提出了基于過完備原子庫的信號表示[7],利用其進行DOA估計的主要思想是將信號的陣列流形矩陣擴展成一個過完備的字典Φ,它包含了輻射源所有可能的角度。令θ={θ1,θ2,…,θN},N為整個角度空間劃分的網(wǎng)格數(shù),則陣列流形矩陣A可以擴展成如下形式:

    從Φ中找到具有最佳線性組合的m項原子來表示原信號,由于m?N,因此該過程稱為信號的稀疏表示。

    定義N×1維矢量h=[h1,h2,…,hN],當且僅當信號源位于θn時,hn不等于零。于是DOA估計的稀疏模型為:

    利用匹配追蹤(MP)或基追蹤[8](BP)等稀疏分解算法求得h,再根據(jù)h中非零元素的位置即可得到信號的DOA。在進行寬帶DOA估計時,Malioutov提出將寬帶范圍內(nèi)的若干頻點分別建立字典,再將若干個字典組合成一個大字典的方法,即:

    式中,Nf為寬帶信號頻點個數(shù)。當角度空間劃分為N個網(wǎng)格時,Ψ為M×(Nf×N)維矩陣,隨著頻段的展寬,稀疏分解的計算量成指數(shù)倍增長。若fisinθi=fjsinθj,則字典中α(fi,θi)=α(fj,θj),此時字典的相關(guān)度為1,算法的性能急劇下降。

    2 基于空間頻率稀疏表示的寬帶DOA估計

    2.1 空間頻率模型的建立

    為解決寬帶信號字典隨帶寬展寬而變大的問題,令γi=fidsinθi/c,i=1,2,…,N,則:

    為了保證無模糊測向,要求陣元間距小于波長的一半,即γ的取值范圍是-0.5≤γ≤0.5。根據(jù)空間頻率的取值范圍劃分N個網(wǎng)格,則過完備字典可表示為:通過求解式(5)即可得到輻射源的空間頻率。

    由于空間頻率是頻率和角度的二維函數(shù),因此必須在頻率已知時才能求出DOA。對矩陣X和S做快速傅里葉變換后的結(jié)果分別為X(f)和S(f),則有:

    考察矩陣X(f)中的任一行,假設(shè)在頻點fi處有峰值,則取出各通道在該頻點處對應(yīng)的頻域值組成列向量Y,構(gòu)造稀疏表達式:

    通過求出向量h中非零值所在的位置,即可得到頻率為fi的所有信號的DOA。

    2.2 基于稀疏表示的空間頻率DOA估計方法

    寬帶接收機所接收到的一幀數(shù)據(jù)中可能包含多個頻率的信號(包括窄帶和寬帶)。如果將整個帶寬劃分為若干子頻帶,再分別對每個子頻帶進行處理,則會對沒有信號的子頻段進行處理,浪費計算資源。本文提出的方法根據(jù)信號在頻域內(nèi)的分布特點,自適應(yīng)地進行信號分離,然后在有信號的頻點處進行DOA估計。方法如下:

    1)對陣列接收到的數(shù)據(jù)進行傅立葉變換得到信號的頻域譜。任意選取一個陣列單元的頻域譜進行譜峰搜索,記錄下峰值及其對應(yīng)的頻點fi。

    2)取出所有陣列單元在頻點fi處的值組成一個列向量Y,按2.1節(jié)中的方法構(gòu)造空間頻率矩陣Φ,得到模型Y=Φh。

    3)對上式進行稀疏分解,得到頻率為fi處的空間頻率γ=[γ1,γ2,…,γK],K為信號個數(shù)。則信號的DOA為:

    重復(fù)以上步驟,即可得到寬頻段內(nèi)所有窄帶信號的DOA。

    對于有一定帶寬的信號,假設(shè)根據(jù)頻譜判斷其帶寬為B,將帶寬分為P段,每一段的中心頻率為fp,p=1,2,…,P。按照上面的方法構(gòu)建稀疏模型,得到每個子頻段的DOA估計值(fp)。對所有的估計值求平均,即得到寬帶信號的DOA的最終結(jié)果

    2.3 稀疏表達式的求解

    求解式(10)的本質(zhì)是從M個方程中求解出N個未知量(M?N),從表面上看,這是個無法直接求解的欠定方程,然而文獻[9]指出,由于信號矢量h是稀疏的,若矩陣Φ滿足有限等距準則(RIP)等稀疏重構(gòu)條件,則該信號時可以以很高的概率被重構(gòu)出來。Candès等證明[10],信號重構(gòu)問題可以通過求解以下最小l0范數(shù)問題加以解決。

    最小l0范數(shù)是一個NP難題,而文獻[11]指出,采用l1范數(shù)代替l0范數(shù)可以得到如下凸優(yōu)化問題:

    文獻[12]證明了在滿足一定條件時式(12)和式(13)的等價性,因此,信號重構(gòu)問題可以轉(zhuǎn)換為一個線性規(guī)劃問題加以求解。如果考慮存在噪聲的情況,上述問題可以轉(zhuǎn)化為如下最小l1范數(shù)問題:

    式中,σ是與噪聲能量有關(guān)的參數(shù)。

    本文采用基于梯度投影的BP算法求解最小l1范數(shù)優(yōu)化問題來重構(gòu)稀疏信號。得到稀疏信號后,進而根據(jù)非零元素的位置求得信源DOA的估計值。

    3 算法仿真

    3.1 空間頻率法與直接恢復(fù)法和傳統(tǒng)MUSIC法的比較

    考慮6陣元均勻線陣,假設(shè)遠場入射信號入射角為-30.3°,頻率800MHz,采樣率1GHz,陣元間距為波長的一半,時域快拍數(shù)K=200,對時域數(shù)據(jù)做1024點FFT得到頻域快拍。文獻[1]采用的直接恢復(fù)法取所有的200個時域快拍構(gòu)建稀疏表達式,空間域范圍-90°~90°,網(wǎng)格劃分為1801個,以多測量矢量法(MMV)求解;空間頻率法的空間頻率范圍-0.5~0.5,網(wǎng)格劃分為1001個,取信號頻率所在的頻點構(gòu)建稀疏表達式,以單測量矢量法(SMV)求解。以為步長,考察信噪比為0~20dB時兩種算法的性能,每個信噪比做500次蒙特卡洛實驗。仿真結(jié)果如圖1所示。

    圖1 均方根誤差隨信噪比變化

    可以看到,空間頻率法的估計誤差與傳統(tǒng)的MUSIC法相當,但遠優(yōu)于直接恢復(fù)法;直接恢復(fù)法所要求解的稀疏矩陣是1801×200維的(該矩陣的每一列都有相同的稀疏結(jié)構(gòu)),相比而言空間頻率法求解的稀疏矩陣則為1001×1維,且無需MUSIC法的空間譜峰搜索,因而空間頻率法比另兩種算法計算量更小。

    3.2 相干信號DOA估計

    假設(shè)有兩個遠場相干窄帶入射信號,其入射角度分別-20.6°和7.8°,頻率為800MHz。其它條件如前所述。SNR=10dB,分別采用MUSIC法、空間平滑MUSIC法和空間頻率法估計DOA。仿真如圖2所示。

    圖2 相干信號DOA估計結(jié)果

    對相干信號而言,傳統(tǒng)的MUSIC算法已經(jīng)基本失效,空間頻率法與空間平滑MUSIC法均能對目標角度進行正確估計。為比較空間平滑MUSIC法和本文算法的估計精度,以1dB為步長,考察信噪比為0~20dB時兩種算法的性能,其它條件不變,每個信噪比做500次蒙特卡洛實驗。仿真結(jié)果如圖3所示。

    圖3 相干信號估計均方根誤差隨信噪比變化

    在低信噪比情況下,本文算法的估計精度要優(yōu)于平滑MUSIC法,在SNR>10dB時兩種算法性能相當。

    3.3 寬帶相干信號DOA估計

    假設(shè)兩個寬帶相干LFM信號,中心頻率750MHz,帶寬100MHz,入射角分別為-22.8°和6.2°。ISM法和空間頻率法將帶寬分為5段,在每一段都求出一個估計值,將它們的平均值作為最終結(jié)果;CSM法構(gòu)造聚焦矩陣時參考頻率選為750MHz,角度預(yù)估值為-5°。SNR=0~20dB,步長1dB,每個信噪比處做500次蒙特卡洛實驗。均方根誤差隨信噪比的變化如圖4所示。

    圖4 均方根誤差隨信噪比變化

    由圖4可以看出,本文方法的均方根誤差與CSM法相當?shù)∮贗SM法,在信噪比大于5dB的情況下,均方根誤差小于0.5°。由于CSM法需要預(yù)估角度,而預(yù)估角的選擇對最終的估計結(jié)果有較大影響,因此綜合來看,本文提出的空間頻率法較優(yōu)。

    4 結(jié)束語

    適合寬帶接收機的高精度、高分辨率寬帶DOA估計算法具有重要的理論研究價值和軍事應(yīng)用前景。本文提出了一種基于空間頻率系數(shù)分解的寬帶DOA估計方法。仿真實驗表明,該方法對寬頻帶內(nèi)的多個窄帶和寬帶信號、相干和非相干信號的DOA進行準確估計,其精度、對噪聲的魯棒性均優(yōu)于傳統(tǒng)的MUSIC法,且明顯降低了計算量,是一種適應(yīng)性很強的超分辨算法?!?/p>

    [1] 林波.基于壓縮感知的輻射源DOA估計[D].長沙:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2010.

    [2] 張小飛,汪飛,徐大專.陣列信號處理的理論和應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2010.

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