[发明专利]一种基于数据预处理的极地冰下DOA估计方法

权利要求书

1.一种基于数据预处理的极地冰下DOA估计方法，其特征是：

(1)假设极地冰下环境中存在K个目标，在接收端采用水平阵列接收目标发射出的声信号，K个窄带非相干信号从发射端出射后，在极地环境中传播后到达位于发射位置远场的接收端，在接收端搭建Q元CACIS结构互质阵，并对互质阵接收信号x(t)进行建模，得到阵列接收数据矩阵X(t)；

(2)对X(t)取绝对值得到X′(t)，在X′(t)中随机选取N_m列数据构成矩阵G，构造矢量h：

其中，h_i＝max{G(：,i)},i＝1,2,…,N_m；

(3)估计幅值上限A_max，对h中元素进行升序排列，假设若m为正实数，调整的幅值为：

其中，n为可调参数，重复步骤(3)上述排序和幅值调整操作，直到则计算：

A_max＝mean{h}；

(4)对阵列接收数据矩阵X(t)进行归一化处理，新的数据X″(t)为：

(5)获得互质阵列接收信号对应的等价虚拟信号，计算X″(t)的协方差矩阵R_x，对其做向量化处理，获得虚拟阵列接收信号z，对z去除重复元素并重新排列，得到连续虚拟阵元对应的等价虚拟信号

(6)构造多快拍接收数据矩阵Y，将视为多个重叠子阵接收到的数据，得到多快拍接收数据矩阵Y：

其中，为连续虚拟阵元总数，为子阵阵元数，为平滑次数，表示虚拟接收数据的第j个元素；

(7)构建多快拍稀疏重构优化问题并求解，将空间等角度划分为{θ₁,θ₂,…,θ_J}的J个网格点，得到对应的观测矩阵A_v，稀疏化后接收数据矩阵Y可表示为以下形式：

Y＝A_vS+N

其中，S为待求解的稀疏信号矩阵，N为加性噪声矩阵；

转化为求解以S为变量的优化问题：

其中，表示对矩阵S各行向量计算2范数；λ为正则化参数，用于权衡重建误差和矩阵S的稀疏性；||·||₁和||·||_F分别表示1范数和F范数；

(8)通过谱峰搜索获得DOA估计结果，对S进行谱峰搜索，寻找其非零元素对应的角度值，获得DOA估计结果P，即确定入射信号方位。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据预处理的极地冰下DOA估计方法，其特征是：步骤(1)所述的互质阵描述为：选取一对互质整数M、N；构造两个稀疏均匀线阵，其中第一个子阵包含M个间距为Nd的阵元，第二个子阵包含N个间距为Md的阵元；引入整数压缩因子将阵元数为N的子阵间距进行压缩，M和整数压缩因子满足以下关系：

其中，的取值范围为[2,M]，子阵2的阵元间距被压缩为相较于原型互质阵被压缩了倍；最后将两个子阵的首个阵元进行重叠，组合成为实际包含Q＝M+N-1个阵元的CACIS结构互质阵列。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据预处理的极地冰下DOA估计方法，其特征是：步骤(3)所述的参数m、n设置为：

m＝a(1+α)

其中，α为脉冲噪声的特征指数，c为0到1之间的随机数，参数b取0.5。

4.根据权利要求1所述的一种基于数据预处理的极地冰下DOA估计方法，其特征是：步骤(4)修正后的阵列接收数据X″(t)可表示为如下形式：

X″(t)＝AS(t)+N″(t)

其中，N″(t)为修正后的噪声矩阵。