CN113189570B - 一种基于复域压缩感知的阵列信号处理方法及*** - Google Patents

一种基于复域压缩感知的阵列信号处理方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及声纳信号处理领域，特别涉及一种基于复域压缩感知的阵列信号处理方法及***。所述方法包括：对声呐阵接收的阵列信号进行复解析变换得到每个阵元的复解析数据，按预估方位在复域对各阵元复解析数据进行时延补偿、相关和累积处理，构建观测序列和复域感知矩阵，采用复域压缩感知方法实现阵列信号处理。在同一检测概率下，相比频域压缩感知方法，本发明的方法对输入信噪比的最低要求得到近10lgMdB的降低(M为通道数)，提升了对弱目标的检测能力。

Description

一种基于复域压缩感知的阵列信号处理方法及***
技术领域
本发明涉及声纳信号处理领域，特别涉及一种基于复域压缩感知的阵列信号处理方法及***。
背景技术
在阵列信号处理中，为了实现高效、高性能空间谱合成技术，研究学者分别从波束形成、子空间分解、压缩感知等方面对空间进行了深入研究，并取得了一定研究成果。然而，作为研究学者所关心的问题：空间谱合成技术中的背景级、空间分辨率、对输入信噪比的要求等并没有得到较好的解决。基于波束形成的空间谱合成技术虽然对输入信噪比的要求最低，但受阵元数限制和“瑞利限”限制，空间谱泄露严重和主瓣较宽问题始终未能被较好解决，对多目标方位估计效果有待提升；基于子空间分解空间谱合成技术虽然突破了“瑞利限”限制，实现了高分辨空间谱合成，但受输入信噪比要求影响较大，较低信噪比下无法对空间谱实现有效合成，对弱目标方位估计效果较差。
压缩感知作为一种改变“奈奎斯特”采样理论的新兴理论，已被广泛应用到相关研究领域。在目标方位估计中，以压缩感知空间目标空域稀疏性作基础，通过构造相应的感知矩阵和测量值实现对空间谱合成，然后由空间谱实现对目标方位估计；后续结合实际应用，研究学者又提出了一些提升压缩感知在目标方位估计中的性能方法。总的来说，现有基于压缩感知的目标方位估计方法均是在频域实现的，低信噪比条件情况下，均存在一定的性能退化问题。
发明内容
本发明的目的在于解决低信噪比情况下，频域压缩感知的阵列信号处理方法性能退化问题，提出一种基于复域压缩感知的阵列信号处理方法及***。
为了实现上述目的，本发明提出了一种基于复域压缩感知的阵列信号处理方法，所述方法包括：
对声呐阵接收的阵列信号进行复解析变换得到每个阵元的复解析数据，按预估方位在复域对各阵元复解析数据进行时延补偿、相关和累积处理，构建观测序列和复域感知矩阵，采用复域压缩感知方法实现阵列信号处理。
作为上述方法的一种改进，所述方法具体包括：
步骤1)采用复解析小波变换，对声呐阵接收的阵列信号进行复解析变换，在复域构造每个阵元的复解析数据，第m个阵元的复解析数据
Figure BDA0003035621820000021
为：
Figure BDA0003035621820000022
其中，m＝1,2,…M，M为声呐阵的阵元个数，xm(t)和
Figure BDA0003035621820000023
分别为实部和虚部数据，j为虚部符号，t表示时域；
步骤2)在第n个扫描角度θn上，对第m个阵元的复解析数据
Figure BDA0003035621820000024
按
Figure BDA0003035621820000025
进行时延补偿，得到经时延补偿后的第m个阵元的复解析数据
Figure BDA0003035621820000026
为：
Figure BDA0003035621820000027
其中，d为声呐阵的阵元间距，c为声速，n＝1,2,…N，N为扫描角度个数；
步骤3)在复域构建经时延补偿后的协方差矩阵
Figure BDA0003035621820000028
对
Figure BDA0003035621820000029
主对角线元素置零，并对置零后的协方差矩阵
Figure BDA00030356218200000210
进行累加处理，得相应空间谱P(θn)为：
Figure BDA00030356218200000211
其中，
Figure BDA00030356218200000212
I＝[1,1,…,1]实现
Figure BDA00030356218200000213
中元素累加处理；
步骤4)根据P(θ)＝[P(θ1),P(θ2),…,P(θN)]T，[·]T为矩阵转置，令I为观测序列，对相应空间谱P(θn)进行变换处理，以观测序列和复域感知矩阵形式表示，构建复域感知矩阵
Figure BDA00030356218200000214
其中，A(θn)满足下式：
Figure BDA0003035621820000031
步骤5)通过求解以下凸优化问题得到空间信号稀疏系数S(t)：
min||S(t)||1
Figure BDA0003035621820000032
步骤6)对空间信号稀疏系数S(t)进行处理，得到合成空间谱P(θ)为：
P(θ)＝|S(t)|2
搜索合成空间谱P(θ)的峰值位置从而实现目标检测。
一种基于复域压缩感知的阵列信号处理***，所述***包括：包括：复解析变换模块、时延补偿及相关累积模块、复域观测序列及感知矩阵构建模块和复域压缩感知处理模块；其中，
所述复解析变换模块，用于对声呐阵接收的阵列信号进行复解析变换得到每个阵元的复解析数据；
所述时延补偿及相关累积模块，用于按预估方位在复域对各阵元复解析数据进行时延补偿、相关和累积处理；
所述复域观测序列及感知矩阵构建模块，用于构建观测序列和复域感知矩阵；
所述复域压缩感知处理模块，用于采用复域压缩感知方法实现阵列信号处理。
作为上述***的一种改进，所述复解析变换模块的具体处理过程包括：
采用复解析小波变换，对声呐阵接收的阵列信号进行复解析变换，在复域构造每个阵元的复解析数据，第m个阵元的复解析数据
Figure BDA0003035621820000033
为：
Figure BDA0003035621820000034
其中，m＝1,2,…M，M为声呐阵的阵元个数，xm(t)和
Figure BDA0003035621820000035
分别为实部和虚部数据，j为虚部符号，t表示时域。
作为上述***的一种改进，所述时延补偿及相关累积模块的具体处理过程包括：
在第n个扫描角度θn上，对第m个阵元的复解析数据
Figure BDA0003035621820000036
按
Figure BDA0003035621820000037
进行时延补偿，得到经时延补偿后的第m个阵元的复解析数据
Figure BDA0003035621820000038
为：
Figure BDA0003035621820000039
其中，d为声呐阵的阵元间距，c为声速，n＝1,2,…N，N为扫描角度个数；
在复域构建经时延补偿后的协方差矩阵
Figure BDA0003035621820000041
对
Figure BDA0003035621820000042
主对角线元素置零，并对置零后的协方差矩阵
Figure BDA0003035621820000043
进行累加处理，得相应空间谱P(θn)为：
Figure BDA0003035621820000044
其中，
Figure BDA0003035621820000045
I＝[1,1,…,1]实现
Figure BDA0003035621820000046
中元素累加处理。
作为上述***的一种改进，所述复域观测序列及感知矩阵构建模块的具体处理过程包括：
根据P(θ)＝[P(θ1),P(θ2),…,P(θN)]T，[·]T为矩阵转置，令I为观测序列，对相应空间谱P(θn)进行变换处理，以观测序列和复域感知矩阵形式表示，构建复域感知矩阵
Figure BDA0003035621820000047
其中，A(θn)满足下式：
Figure BDA0003035621820000048
作为上述***的一种改进，所述复域压缩感知处理模块的具体处理过程包括：
通过求解以下凸优化问题得到空间信号稀疏系数S(t)：
min||S(t)||1
Figure BDA0003035621820000049
对空间信号稀疏系数S(t)进行处理，得到合成空间谱P(θ)为：
P(θ)＝|S(t)|2
搜索合成空间谱P(θ)的峰值位置从而实现目标检测。
与现有技术相比，本发明的优势在于：
1、本发明的方法在复域通过对阵列数据进行相关、累加处理，提升感知矩阵各位置数据所含信噪比，使感知矩阵各位置数据具有一定阵增益，相比基于频域压缩感知的阵列信号处理方法所用观测序列，提升了感知矩阵每个位置数据所含信噪比，进而改善了频域压缩感知方法对输入信噪比的最低要求；
2、在同一检测概率下，相比频域压缩感知方法，本发明的方法对输入信噪比的最低要求得到近10lgMdB(M为通道数)的降低，提升了对弱目标的检测能力。
附图说明
图1是本发明实施例1采用的水平拖线阵声纳结构示意图；
图2是本发明的基于复域压缩感知的阵列信号处理方法流程图；
图3是分别采用MVDR方法、MUSIC方法、FCS方法和本发明的CCS方法通过200次独立统计所得目标检测概率结果图；
图4是分别采用MVDR方法、MUSIC方法、FCS方法和本发明的CCS方法所得空间谱(SNR＝0dB)；
图5是分别采用MVDR方法、MUSIC方法、FCS方法和本发明的CCS方法所得空间谱(SNR＝-10dB)；
图6是分别采用MVDR方法、MUSIC方法、FCS方法和本发明的CCS方法所得空间谱(SNR＝-15dB)；
图7是采用MVDR方法输出的方位历程图；
图8是采用MUSIC方法输出的方位历程图；
图9是采用FCS方法输出的方位历程图；
图10是采用本发明的CCS方法输出的方位历程图。
具体实施方式
针对低信噪比情况下，频域压缩感知的阵列信号处理方法性能退化问题，本发明依据阵列信号处理中相移和时延关系，提出一种基于复域压缩感知的阵列信号处理方法。该方法通过对线列阵接收信号进行复解析变换，按预估方位在复域对各阵元信号进行时延补偿、相关和累积处理，构建复域感知矩阵和测量值，采用复域压缩感知方法实现阵列信号处理。数值仿真和实测数据处理结果表明，在同一检测概率下，相比频域压缩感知方法，该方法对输入信噪比的最低要求得到近10lgMdB(M为通道数)的降低，提升了对弱目标的检测能力。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。
实施例1
在对本发明的方法做详细说明前，首先对本发明的方法所使用的水平拖线阵加以描述。图1为一水平拖线阵声纳结构示意图，该拖线阵声纳包括6个部分，显控与信号处理机1、甲板缆2、绞车3、导缆架4、拖缆5、水平拖线阵6。其中的水平拖线阵6通过拖缆5与位于绞车3上的甲板缆2连接，所述拖缆5还安装在导缆架4上；水平拖线阵6所接收的信号传输给显控与信号处理机1。需要说明的是，本发明的方法不限于水平拖线阵，具有多阵元的声呐阵均可。
下面对本发明方法做进一步的说明。
频域压缩感知方法
令：M元等间距线列阵接收信号的频域表达式为：
X(f)＝A(f,θ)S(f)+V(f) (1)
式中，X(f)＝[X1(f),X2(f),…,XM(f)]T为线列阵接收信号的频域向量形式，S(f)＝[S1(f),S2(f),…,SK(f)]T为空间K个目标辐射信号的频域向量形式，V(f)＝[V1(f),V2(f),…,VM(f)]T为线列阵接收信号所含噪声的频域向量形式，A(f,θ)＝[a(f,θ1),a(f,θ2),…,a(f,θK)]为线列阵阵列流形，θk(k＝1,2,…K)∈θ为第k个目标相对线列阵方位，
Figure BDA0003035621820000061
为方向向量。其中，[·]T表示矩阵转运算符，c为速度，d为相邻阵元间距。
如果将整个空间按照足够小的方向间隔划分为
Figure BDA0003035621820000062
并假设每一个可能的方向
Figure BDA0003035621820000063
都对应一个潜在的目标信号
Figure BDA0003035621820000064
这样就构造了N个目标信号
Figure BDA0003035621820000065
此时构造的完备阵列流形
Figure BDA0003035621820000066
其中，
Figure BDA0003035621820000067
式(1)所示的频域宽带模型可表示为：
Figure BDA0003035621820000068
式中，j＝1,2,…,J为频带编号。
很显然，
Figure BDA0003035621820000069
Sa(fj)中只有对应方向{θ1,θ2,…θN}上的目标能量大，而其它方向是一个足够小的值，即Sa(fj)是信号空间频域的一种稀疏表示。对比压缩感知模型，如果将
Figure BDA0003035621820000071
看作为观测序列，
Figure BDA0003035621820000072
为感知矩阵，Sa(fj)为待求解稀疏系数分量，Va(fj)为测量噪声，可通过求解以下凸优化问题来求解空间信号稀疏系数Sa(fj)：
Figure BDA0003035621820000073
此时，通过式(4)解算出来的Sa(fj)即为第j子带的空间谱估计值。
P(fj,θ)＝|Sa(fj)|2 (4)
对所有子带重复上述过程、并求和，则可得到总的空间谱P(θ)，搜索空间谱P(θ)的峰值位置即可实现目标方位估计。
Figure BDA0003035621820000074
上述方法是基于频域压缩感知的阵列信号处理方法。
复域压缩感知方法
基本原理
由基于频域压缩感知的阵列信号处理方法模型可知，在利用单个频域数据构建观测序列和感知矩阵时，只是利用各阵元自身信息，并未利用各阵元信号、噪声之间相关性差异特性实现阵元域数据所含信噪比增强。对此，本发明提出一种复域处理方法—基于复域压缩感知的阵列信号处理方法，在复域通过对阵列数据进行相关、累加处理，提升感知矩阵各位置数据所含信噪比，如图2所示。
首先采用复解析小波变换，对阵列数据进行复解析变换，在复域构造各阵元信号x(t)的复解析数据
Figure BDA0003035621820000075
Figure BDA0003035621820000076
为x(t)对应的虚部数据。
其次，在扫描角度θn上，对各阵元复解析数据
Figure BDA0003035621820000077
按
Figure BDA0003035621820000078
进行时延补偿，得经时延补偿后数据。
Figure BDA0003035621820000079
式中，d为阵元间距，c为声速，n＝1,2,…N，N为扫描角度个数，m＝1,2,…M，M为阵元个数。
在复域构建经时延补偿后的协方差矩阵
Figure BDA00030356218200000710
对
Figure BDA00030356218200000711
主对角线元素置零，并对置零后的并对协方差矩阵
Figure BDA00030356218200000712
进行累加处理，得相应空间谱为：
Figure BDA0003035621820000081
式中，
Figure BDA0003035621820000082
I＝[1,1,…,1]实现
Figure BDA0003035621820000083
中元素累加处理。
再次，对式(7)进行变换处理，将其按观测序列、感知矩阵形式表示，即将I看作为观测序列，P(θ)＝[P(θ1),P(θ2),…,P(θN)]T，[·]T为矩阵转置，为待求解稀疏系数分量，将复域感知矩阵
Figure BDA0003035621820000084
设计为：
Figure BDA0003035621820000085
最后，通过求解以下凸优化问题来求解空间信号稀疏系数S(t)：
Figure BDA0003035621820000086
对S(t)进行处理，得到该方法合成空间谱P(θ)，搜索空间谱P(θ)的峰值位置即可实现目标检测。
P(θ)＝|S(t)|2 (10)
本发明方法能力分析
在处理频带中，令空间目标信号之间的相关性、背景噪声之间的相关性为零，背景噪声功率谱为
Figure BDA0003035621820000087
信号功率为
Figure BDA0003035621820000088
则
Figure BDA0003035621820000089
各位置数据可表示为：
Figure BDA0003035621820000091
另外，由基于频域压缩感知的阵列信号处理方法观测序列构成可知，观测序列
Figure BDA0003035621820000092
每个位置数据所含信噪比为：
Figure BDA0003035621820000093
同样，由式(11)可知，经过复域处理，
Figure BDA0003035621820000094
每个位置数据所含信噪比为：
Figure BDA0003035621820000095
对比式(12)和(13)可知，基于复域压缩感知的阵列信号处理方法通过对各阵元数据相关、累加处理，使感知矩阵各位置数据具有一定阵增益，相比基于频域压缩感知的阵列信号处理方法所用观测序列，提升了感知矩阵每个位置数据所含信噪比，进而改善了基于频域压缩感知的阵列信号处理方法对输入信噪比的最低要求。
仿真实例分析1
下面结合实例1，对本发明方法的效果进行比较。
为了进一步验证本发明方法可以在低信噪比情况下有效实现阵列信号处理，对目标实现检测，进行如下数值仿真分析。
下表为数值仿真参数设置。
表1
Figure BDA0003035621820000096
Figure BDA0003035621820000101
图3为信噪比SNR＝-24dB～0dB情况下，由MVDR方法、MUSIC方法、基于频域压缩感知的阵列信号处理方法(本发明称之为FCS方法)和本发明方法(本发明称之为CCS方法)通过200次独立统计所得目标检测概率
由图3结果可知，相比FCS方法，CCS方法通过对各阵元信号进行相关、累加处理，在低信噪比情况下实现了对目标有效检测；相比FCS方法，CCS方法对输入信噪比得最低要求降低了6dB。
图4为MVDR方法、MUSIC方法、FCS方法、CCS方法所得空间谱(SNR＝0dB)；
图5为MVDR方法、MUSIC方法、FCS方法、CCS方法所得空间谱(SNR＝-10dB)；
图6为MVDR方法、MUSIC方法、FCS方法、CCS方法所得空间谱(SNR＝-15dB)。
由仿真结果可得：相比MVDR方法和MUSIC方法，FCS方法和CCS方法可对相邻目标实现高分辨检测和分辨；但随着信噪比的降低，MVDR方法和MUSIC方法分辨能力下降较为厉害，在信噪比为-10dB情况下，MVDR方法和MUSIC方法已无法实现对两目标分辨，而FCS方法和CCS方法同样保持着高信噪比情况下的目标分辨能力，但相比高信噪比情况，FCS方法所得空间谱受噪声污染比较严重，在-15dB情况下已无法对两目标实现有效检测。
仿真实例分析2
下面结合实例2，对本发明方法的效果进行比较。
本次处理数据时间段内存在多个目标，其中，相对阵列方位30°、60°、80°、100°、130°和140°为吨位较大船只，声级约为120dB～130dB@1kHz。
4种方法具体处理过程如实例分析1一样。图7至图10为4种方法输出时间历程图。具体的：
图7为MVDR方法输出方位历程图；
图8为MUSIC方法输出方位历程图；
图9为FCS方法输出方位历程图；
图10为CCS方法输出方位历程图。
由图7至图10所示结果可知，MUSIC方法和FCS方法所得空间谱在0～180s时间段内无法对130°目标实现有效检测，而CCS方法所得空间谱形成的方位历程图能清晰显示30°、60°、80°、100°、130°、140°和160°(搭载平台)目标航迹，目标方位明晰可辨；MVDR方法虽然可对该时段多个目标实现有效检测，但对20°处目标方位，40°未知脉冲目标检测效果差于CCS方法，且背景级远高于CCS方法。
数据处理结果再次验证了CCS方法可在低信噪比情况下对目标实现有效检测。
实施例2
基于上述方法，本发明的实施例2提出了一种基于复域压缩感知的阵列信号处理***，所述***包括：包括：复解析变换模块、时延补偿及相关累积模块、复域观测序列及感知矩阵构建模块和复域压缩感知处理模块；其中，
所述复解析变换模块，用于对声呐阵接收的阵列信号进行复解析变换得到每个阵元的复解析数据；
所述时延补偿及相关累积模块，用于按预估方位在复域对各阵元复解析数据进行时延补偿、相关和累积处理；
所述复域观测序列及感知矩阵构建模块，用于构建观测序列和复域感知矩阵；
所述复域压缩感知处理模块，用于采用复域压缩感知方法实现阵列信号处理。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (2)

1.一种基于复域压缩感知的阵列信号处理方法，所述方法包括：
对声呐阵接收的阵列信号进行复解析变换得到每个阵元的复解析数据，按预估方位在复域对各阵元复解析数据进行时延补偿、相关和累积处理，构建观测序列和复域感知矩阵，采用复域压缩感知方法实现阵列信号处理；
所述方法具体包括：
步骤1)采用复解析小波变换，对声呐阵接收的阵列信号进行复解析变换，在复域构造每个阵元的复解析数据，第m个阵元的复解析数据
Figure FDA0003314985370000011
为：
Figure FDA0003314985370000012
其中，m＝1,2,…M，M为声呐阵的阵元个数，xm(t)和
Figure FDA0003314985370000013
分别为实部和虚部数据，j为虚部符号，t表示时域；
步骤2)在第n个扫描角度θn上，对第m个阵元的复解析数据
Figure FDA0003314985370000014
按
Figure FDA0003314985370000015
进行时延补偿，得到经时延补偿后的第m个阵元的复解析数据
Figure FDA0003314985370000016
为：
Figure FDA0003314985370000017
其中，d为声呐阵的阵元间距，c为声速，n＝1,2,…N，N为扫描角度个数；
步骤3)在复域构建经时延补偿后的协方差矩阵
Figure FDA0003314985370000018
对
Figure FDA0003314985370000019
主对角线元素置零，并对置零后的协方差矩阵
Figure FDA00033149853700000110
进行累加处理，得相应空间谱P(θn)为：
Figure FDA00033149853700000111
其中，
Figure FDA00033149853700000112
I＝[1，1，…，1]实现
Figure FDA00033149853700000113
中元素累加处理；
步骤4)根据P(θ)＝[P(θ1),P(θ2),…,P(θN)]T，[·]T为矩阵转置，令I为观测序列，对相应空间谱P(θn)进行变换处理，以观测序列和复域感知矩阵形式表示，构建复域感知矩阵
Figure FDA0003314985370000025
其中，A(θn)满足下式：
Figure FDA0003314985370000021
步骤5)通过求解以下凸优化问题得到空间信号稀疏系数S(t)：
min||S(t)||1
Figure FDA0003314985370000022
步骤6)对空间信号稀疏系数S(t)进行处理，得到合成空间谱P(θ)为：
P(θ)＝|S(t)|2
搜索合成空间谱P(θ)的峰值位置从而实现目标检测。
2.一种基于复域压缩感知的阵列信号处理***，其特征在于，所述***包括：复解析变换模块、时延补偿及相关累积模块、复域观测序列及感知矩阵构建模块和复域压缩感知处理模块；其中，
所述复解析变换模块，用于对声呐阵接收的阵列信号进行复解析变换得到每个阵元的复解析数据；
所述时延补偿及相关累积模块，用于按预估方位在复域对各阵元复解析数据进行时延补偿、相关和累积处理；
所述复域观测序列及感知矩阵构建模块，用于构建观测序列和复域感知矩阵；
所述复域压缩感知处理模块，用于采用复域压缩感知方法实现阵列信号处理；
所述复解析变换模块的具体处理过程包括：
采用复解析小波变换，对声呐阵接收的阵列信号进行复解析变换，在复域构造每个阵元的复解析数据，第m个阵元的复解析数据
Figure FDA0003314985370000023
为：
Figure FDA0003314985370000024
其中，m＝1,2,…M，M为声呐阵的阵元个数，xm(t)和
Figure FDA0003314985370000031
分别为实部和虚部数据，j为虚部符号，t表示时域；
所述时延补偿及相关累积模块的具体处理过程包括：
在第n个扫描角度θn上，对第m个阵元的复解析数据
Figure FDA0003314985370000032
按
Figure FDA0003314985370000033
进行时延补偿，得到经时延补偿后的第m个阵元的复解析数据
Figure FDA0003314985370000034
为：
Figure FDA0003314985370000035
其中，d为声呐阵的阵元间距，c为声速，n＝1,2,…N，N为扫描角度个数；
在复域构建经时延补偿后的协方差矩阵
Figure FDA0003314985370000036
对
Figure FDA0003314985370000037
主对角线元素置零，并对置零后的协方差矩阵
Figure FDA0003314985370000038
进行累加处理，得相应空间谱P(θn)为：
Figure FDA0003314985370000039
其中，
Figure FDA00033149853700000310
I＝[1，1，…，1]实现
Figure FDA00033149853700000311
中元素累加处理；
所述复域观测序列及感知矩阵构建模块的具体处理过程包括：
根据P(θ)＝[P(θ1),P(θ2),…,P(θN)]T，[·]T为矩阵转置，令I为观测序列，对相应空间谱P(θn)进行变换处理，以观测序列和复域感知矩阵形式表示，构建复域感知矩阵
Figure FDA00033149853700000313
其中，A(θn)满足下式：
Figure FDA00033149853700000312
所述复域压缩感知处理模块的具体处理过程包括：
通过求解以下凸优化问题得到空间信号稀疏系数S(t)：
min||S(t)||1
Figure FDA0003314985370000041
对空间信号稀疏系数S(t)进行处理，得到合成空间谱P(θ)为：
P(θ)＝|S(t)|2
搜索合成空间谱P(θ)的峰值位置从而实现目标检测。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114036975B (zh) * 2021-10-19 2022-05-17 中国科学院声学研究所 基于频域-波数域解卷积的目标信号提取方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5481503A (en) * 1984-12-12 1996-01-02 Martin Marietta Corporation Apparatus for and method of adaptively processing sonar data
CN101799535A (zh) * 2009-11-27 2010-08-11 西安电子科技大学 Mimo雷达目标方向的估计方法
CN112684408A (zh) * 2020-11-06 2021-04-20 西安交通大学 一种基于稀疏贝叶斯学习的近场信号源定位方法、***及设备

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ATE549602T1 (de) * 2002-01-23 2012-03-15 Cidra Corporate Services Inc Vorrichtung und verfahren zur messung von parametern einer mischung mit festpartikeln, die in einem fluid suspendiert sind, das in einem rohr fliesst
WO2005008988A1 (en) * 2003-06-18 2005-01-27 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Method and apparatus for receiving digital multicarrier signals using a wavelet transform
US9097783B2 (en) * 2006-04-28 2015-08-04 Telecommunication Systems, Inc. System and method for positioning using hybrid spectral compression and cross correlation signal processing
US10310075B2 (en) * 2016-04-18 2019-06-04 The Boeing Company Synthetic aperture radar data compression and transmission
CN106546846B (zh) * 2016-10-18 2019-12-10 天津大学 基于压缩感知盲源信号分离技术的电能质量信号检测装置
CN106772225B (zh) * 2017-01-20 2019-03-26 大连大学 基于压缩感知的波束域doa估计
CA3062901C (en) * 2017-05-11 2024-01-23 Sridhar KRISHNAN (sri) System and method for qrs complex detection in compressively sensed electrocardiogram data
CN107480471B (zh) * 2017-07-19 2020-09-01 福建师范大学 基于小波变换为特征的序列相似性分析的方法
CN109444810B (zh) * 2018-12-24 2022-11-01 哈尔滨工程大学 一种非负稀疏贝叶斯学习框架下的互质阵列非网格doa估计方法
CN109995686A (zh) * 2019-03-25 2019-07-09 哈尔滨工程大学 一种复数域稀疏水声信道估计方法
CN111693960A (zh) * 2020-06-11 2020-09-22 中山大学 一种变频压缩感知雷达的信号处理方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5481503A (en) * 1984-12-12 1996-01-02 Martin Marietta Corporation Apparatus for and method of adaptively processing sonar data
CN101799535A (zh) * 2009-11-27 2010-08-11 西安电子科技大学 Mimo雷达目标方向的估计方法
CN112684408A (zh) * 2020-11-06 2021-04-20 西安交通大学 一种基于稀疏贝叶斯学习的近场信号源定位方法、***及设备

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