針對基于凸優(yōu)化模型的相關(guān)干涉儀測向算法計(jì)算量過大的問題,提出了一種基于稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤算法的相關(guān)干涉儀測向算法。該算法首先根據(jù)壓縮感知原理利用傳統(tǒng)相關(guān)干涉儀算法的測向數(shù)據(jù)庫作為基底將入射信號稀疏表示;接著,根據(jù)貪婪算法對信號進(jìn)行重構(gòu),估計(jì)入射信號的方位。該算法的優(yōu)點(diǎn)在于在迭代過程中引入回溯思想,自動(dòng)調(diào)整估計(jì)步長,實(shí)現(xiàn)計(jì)算復(fù)雜度和估計(jì)精度的平衡。仿真結(jié)果表明,相比基于凸優(yōu)化模型的相關(guān)算法,該算法的計(jì)算量大大降低,測向速度提升24.6%,特別在多入射信號情況下具有明顯優(yōu)勢。 

【文章來源】：電訊技術(shù). 2020,60(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

M陣元圓陣列天線

(1)實(shí)驗(yàn)1:以頻點(diǎn)500 MHz、信噪比為20 dB、入射角為150°的一個(gè)信號為例，比較經(jīng)典方法與本文方法的測向結(jié)果。從圖2可知，在只有一個(gè)入射信號時(shí)，本文算法和經(jīng)典算法都能對入射信號進(jìn)行高精度測向。(2)實(shí)驗(yàn)2:以頻點(diǎn)500 MHz、信噪比均為20 d B的4個(gè)入射信號為例，入射角分別為50°、100°、200°、300°，比較經(jīng)典方法與本文方法。從圖3可知，當(dāng)有多個(gè)未知信號源入射時(shí)，經(jīng)典算法已經(jīng)失效，而本文算法能夠精確測量出四個(gè)同頻信號的入射方位，突破了經(jīng)典算法只能對單一信號測向的局限性。

(2)實(shí)驗(yàn)2:以頻點(diǎn)500 MHz、信噪比均為20 d B的4個(gè)入射信號為例，入射角分別為50°、100°、200°、300°，比較經(jīng)典方法與本文方法。從圖3可知，當(dāng)有多個(gè)未知信號源入射時(shí)，經(jīng)典算法已經(jīng)失效，而本文算法能夠精確測量出四個(gè)同頻信號的入射方位，突破了經(jīng)典算法只能對單一信號測向的局限性。(3)實(shí)驗(yàn)3:以頻點(diǎn)為500 MHz、信噪比為20 dB的信號為例，在相同個(gè)數(shù)入射信號情況下，本文方法迭代步長s分別選用2、4、6、8，重構(gòu)信號進(jìn)行測向與凸優(yōu)化方法進(jìn)行比較測向準(zhǔn)確度，每一組不同入射信號個(gè)數(shù)下的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行100次并據(jù)此計(jì)算測向均方誤差根。根據(jù)圖4的仿真結(jié)果可知，在迭代步長s=4時(shí)，本文方法與凸優(yōu)化方法有相當(dāng)?shù)臏y向準(zhǔn)確度。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3068224