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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明提供一种相干分布源的信源数与波达方向联合估计方法及系统，属于阵列信号处理领域。为解决现有方法在信源个数未知以及处于冲击噪声环境下时，利用谱峰搜索，无法同时保证低复杂度和高精准度的问题。本发明将聚类思想与量子优化理论引入吉萨金字塔建造机制中设计多峰量子吉萨金字塔建造机制，利用聚类环节和量子计算理论设计模拟量子旋转门，改进其演进策略，提升机制收敛速度与全局收敛性能；构造基于拉普拉斯核相关熵的低阶协方差矩阵，并通过对角加载技术对协方差矩阵修正，设计基于m‑Capon方法的空间谱函数；最后利用多峰优化机制对空间谱函数进行搜索，实现对信源数和波达方向的联合估计。

主权项：1.一种相干分布源的信源数与波达方向联合估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立冲击噪声下大规模MIMO系统下相干分布源模型，获得相干分布源的广义阵列流型矩阵，包括，建立大规模MIMO均匀方阵模型，阵列规模设置为M×N，相邻天线阵元之间的间距为d，假设有Q个非相关的窄带相干信源入射到该阵列中，波长为λ，其中第q个信源的角度信息表示为， 其中，θq为中心方位角，为中心俯仰角，为方位角角度扩展，为俯仰角角度扩展；其中，0≤θq≤2π，和均为小角度扩展，q＝1,2,…,Q；第q个相干分布源的输出为角信号密度函数在分布空间积分的形式，即， 其中，xt为阵列接收的信号，为均匀方阵的导向矢量，sqt为第q个相干分布源信号，为第q个相干分布源的空间分布函数，nt为冲击噪声；S2、利用S1得到的接收数据构造基于拉普拉斯核相关熵的低阶协方差矩阵，通过对角加载技术对协方差矩阵的特征值进行处理，获得待搜索的空间谱函数，包括，利用接收的数据构造基于拉普拉斯核相关熵的低阶协方差矩阵其第行列元素表示为， 其中，和分别表示阵列接收的第k次快拍信号数据矢量的第维和第维，·*表示共轭运算，η为核函数的核长；k＝1,2,…,K，K为最大快拍数；S3、以S2获得的待搜索空间谱函数为适应度函数，利用多峰量子吉萨金字塔建造机制，初始化工人个数和相应的位置，并计算各自适应度值，包括，对于多峰量子吉萨金字塔建造机制，初始化工人个数为W，其中每个工人个体的空间维数为4维，分别表示中心方位角、中心俯仰角、方位角扩展和俯仰角扩展；S4、采用层次聚类思想对S3得到的所有工人位置进行聚类，并对聚类后簇的规模进行约束，包括，S41、将S3得到的所有工人位置依照层次聚类进行聚类分组，包括通过计算任意两个工人位置的欧氏距离，依次将距离最近的工人位置划分进同一簇中，划分后以簇中适应度值最优的工人位置作为该簇的代表，继续与其他未聚类的工人或其他簇进行聚类；最后通过设置阈值G的方式，作为聚类停止的标志，当任意工人之间的位置都大于阈值G的时候，则判定聚类结束，输出聚类后的结果，包括聚类后簇的个数Qt以及每个簇中的个体；S42、对聚类得到的每一簇进行选择或者补充用于均衡每个簇的规模，均衡后簇中工人的个数为， 其中，round表示四舍五入计算；对簇中个体数等于的簇，保持不变；对簇中个数小于的簇，对其进行补充，补充的公式为， 其中，为[pmin,pmax]之间服从均匀分布随机数生成的4维随机向量，表示分类后该簇中最优的工人位置，τ为比例系数；对簇中个体数大于的簇，采用贪婪选择机制，保留适应度值最优的前个工人；处理完毕后，每个簇中个数均为S5、更新约束后的簇中每个工人推动石块的位移和每个工人的位移；S6、根据S5获取的石块位移和工人位移，利用量子演化机制更新工人位置，包括，S61、设置两个选择概率U1、U2和两个由均匀分布生成的[0,1]之间的随机数当时，采用量子演化方式更新工人的位置；首先定义第t+1代第q个小组中第个工人位置的量子旋转角公式为， 其中，为第q个小组中的最优位置，表示使用均匀分布随机数生成的4维随机向量；其中，为一个动态调节系数，ut为惯性权重系数，其中，umax和umin分别为ut的上边界和下边界；得到量子旋转角后，利用模拟量子旋转门对位置进行更新， 当时，进一步比较与U2的大小；当时，第q个小组中第个工人位置更新为， 当时，第q个小组中第个工人位置更新为， 其中，y1和y2为从之间无放回的选择的两个随机整数，和为第q个小组中适应度排序后第y1个和第y2个工人位置，为比例系数；S62、对更新后得到的位置的维度进行替换，首先随机生成一个[1,2,3,4]之间整数然后对维之间的每个维度的数据进行判断，选择保留该数据或替换为迭代前的数据；判断的方式为设置一个替换概率与一个由均匀分布生成的[0,1]之间的随机数进行比较，若随机数小于替换概率时，则保留该维度目前的数据；若随机数大于或等于替换概率时，则替换为该维度更新前的原有数据；最后将替换更新后的所有位置与上一代的所有位置进行适应度值排序，依照贪婪选择的原则，保留排序后适应度更好的前半部分位置作为迭代后的最终位置；S7、判断是否达到最大迭代次数，若是，则输出最后一次迭代更新的各个工人位置，然后执行S8；若否，则重复S4-S7直至达到最大迭代次数；S8、对S7最终获得的工人位置进行真伪峰判别，首先通过筛选阶段，筛选出明显的噪点或者离群值，然后进行真伪峰判别阶段，得到最终的有效峰的个数，并输出最终的谱峰的个数及相应的四维角度。

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百度查询： 哈尔滨工程大学 一种相干分布源的信源数与波达方向联合估计方法及系统