申请/专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学

申请日：2024-03-28

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117970228B

主分类号：G01S3/00

分类号：G01S3/00;G06F18/23213;G06F18/213;G06N5/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：一种基于均匀圆阵的多目标DOA估计方法，属于雷达、声呐、通信等的定位技术领域，首先采用较大步长对MUSIC算法得到空间谱函数遍历搜索，得到有限个最大值；再采用k‑means++算法对有限个最大值进行聚类，得到各个簇类的聚类中心；最后采用二维爬山算法对聚类中心进行分轴迭代，获取最大值，此最大值位置即为目标所在位置。本发明通过引入聚类的思想对多个峰值同时定位，从而提高MUSIC算法的精确度与缩短运算时间，而且还能自适应地定位多个目标的位置，并且具有谱峰搜索时间短、精度高的优点。

主权项：1.一种基于均匀圆阵的多目标DOA估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、对均匀圆阵的阵列数据的协方差矩阵进行特征分解，并得到噪声子空间，构造MUSIC算法的空间谱函数；S2、利用MUSIC算法的二维谱搜索对S1构建的空间谱函数在全空域进行遍历搜索，得到有限个最大值；在该步骤中对均匀圆阵的阵列数据的协方差矩阵进行特征分解的具体操作为：S1.1设定一半径为R的均匀圆阵由N个阵元构成，以均匀圆阵的中心为原点建立的三维坐标系；该均匀圆阵的第n个阵元的空间坐标为：坐标系中目标信号在入射方向上的单位矢量表示为：cosθsinφ,sinθsinφ,cosφ，其中，θ、φ分别表示目标相对于均匀圆阵的方位角与俯仰角；S1.2设定有K个入射信号，则均匀圆阵上第p个入射信号源的导向矢量为： 式中，ω0表示信号的频率，τ1p,τ2p,…,τNp表示第p个信号相对于第1,2,…,N个阵元的时间延迟；S1.3均匀圆阵的N×K维阵列流型矩阵为：A＝[a1θ,φ,a2θ,φ,…,aKθ,φ]；S3、采用k-means++算法对S2中的有限个最大值进行聚类，得到各个簇类的聚类中心；在该步骤中，k-means++算法对S2中的有限个最大值进行聚类的具体操作为：S3.1从需要聚类的数据中随机选取一个点作为初始中心点m1；S3.2计算每个数据到初始中心点之间的最短距离，最短距离越大代表该数据成为聚类中心的概率越大；根据轮盘法选取一个数据作为聚类中心，则数据xi被选为下一个聚类中心的概率表达式为： 式中，NT表示数据的个数，Dxi表示数据xi与当前已有聚类中心的最短距离；表示对所有数据与当前已有聚类中心的最短距离求和；S3.3重复S3.2直到所需的K’个聚类中心点被选出，用m1,m2,…,mK′表示K’个聚类中心点；S3.4利用迭代法求解目标函数E的最小值，其第t次迭代过程可被分为以下两个步骤：分配：将NT个M维的数据不重复地分配到K’个簇类，设第k个簇类为Sk，使目标函数E减小： 其中，E表示的含义为所有数据与其所属簇类的聚类中心距离平方的和；xij表示第i个数据的第j个特征值；表示第t次迭代过程中第k个簇类的聚类中心的第j个特征值；当第i个数据xi属于第k个簇类为Sk时rik＝1，否则rik＝0，即更新：在第t次迭代过程中，目标函数E对求偏导，得到第k个簇类的聚类中心的第j个特征值计算公式： 式中，当第i个数据xi属于第k个簇类为Sk时rik＝1，否则rik＝0，即S3.5设定结束条件，得到各个簇类的聚类中心；S4、以S3中的聚类中心作为起点，采用二维爬山算法进行分轴迭代寻找峰值，此峰值位置即为目标所在位置。

全文数据：

权利要求：

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