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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开了一种分布式阵列DOA估计方法与系统，通过将传统冠状病毒群体免疫搜索机制与量子计算理论结合，设计了一种量子冠状病毒群体免疫搜索机制，利用复Givens旋转变换降低计算量，在给出的搜索范围内对目标函数寻优，利用设计的量子冠状病毒群体免疫搜索机制在该范围之内搜索目标函数的最优解及其对应的最优矩阵，实现盲源分离。然后将构建的部分校正阵列多观测信号输入到新的盲源分离算法中，实现子阵间相位偏差的恢复。最后在子阵间相位偏差被恢复的情况下，引入Root‑Music算法实现在低信噪比且小快拍数情况下的分布式阵列高精度测向。在小快拍数、低信噪比且多目标情况下仍可以实现有效的误差校正和DOA估计，具有收敛速度快、精度高、性能稳定等优势。
主权项：1.一种分布式阵列DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取分布式阵列中每个子阵列接收信号的快拍采样数据；步骤二：对子阵接收到的采样数据进行白化，同时基于JADE算法的代价函数构建目标函数；步骤三：构造和计算量子病例的适应度，确定全局最优量子位置；步骤四：更新量子病例种群中的每个量子病例的量子位置；步骤五：将更新后的量子病例的量子位置映射成为量子病例位置，根据适应度函数计算新的量子病例位置的适应度值，进而更新全局最优量子位置；步骤六：根据新的量子病例位置的适应度值完成量子病例状态转换；步骤七：判断迭代模型是否达到其最大迭代次数；若未达到，则返回步骤四重新迭代；否则，输出全局最优位置及其对应的最优矩阵，进而得到混合矩阵的估计矩阵，得到恢复源信号；步骤八：对恢复源信号作归一化，然后估计子阵间相位偏差；步骤九：将估计出的子阵间相位偏差代入Root-Music算法中实现基于分布式阵列的DOA估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种分布式阵列DOA估计方法与系统
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