基于ROMP算法的相干信号DOA估计-论文.pdf

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1、2015年第6期信息通信2015(总第150期)INFORMATION&COMMUNICATIONS(Sum．No150)基于ROMP算法的相干信号DOA估计任肖丽，王骥(广东海洋大学信息学院，广东湛江524088)摘要：稀疏信号重建主要受冗余字典中原子间干扰的影响，文章基于正则化正交匹配追踪(ROMP)算法通过设计感知字典削弱原子间干扰估计相干信号DOA。通过仿真对比了所提方法与基追踪(BP)、正交匹配追踪(OMP)方法的运行速度、DOA估计及其估计值的最小均方误差(RMSE)，仿真结果验证了所提算法的有效性。文章所提方法运算复杂度低，运算速度

2、快于BP算法，估计精度高于OMP算法，且具有信源过载能力。关键词：波达方向估计；相干信号；感知字典；正则化正交匹配追踪；稀疏信号重建中图分类号：TN911．23；TN929．5文献标识码：A文章编号：1673-113l(2015)06·0065-030引言2本文所提方法一在实际环境中，由于多径传播和其他因素的影响，相干信感知字典记为w_，⋯∈c，Ⅳ是角度采样数，为了号大量存在，随着稀疏信号表示领域快速发展，一些基于稀疏使原子间干扰尽可能小，基于自适应最小干扰的优化和无失真信号的方法“较传统的解相干方法甚至具有更好的分辨力响应约束求解抑制原子间干扰

3、的自适应函数w=1，2，．．，“，和稳健性。目前，最常见的稀疏重建算法主要包括基追踪算即：法(BP)”和正交匹配追踪算法(OMP)酬。基于BP算法相干ccfws1．Afw=(5)信号DOA估计具有较好的稳定性并且可以精确重建信号，但其中c=AQ，Q；diag(§)，§=IAyl。封闭形式的解表示是，该算法具有较高的复杂度。正交匹配追踪算法复杂度远低于BP算法，但信号重建精度要弱于BP算法。鉴于此，Needll为：等人提出了正则化正交匹配追踪算法(ROMP)，使之具有了上W(6)述两种算法的优势，传统的ROMP算法易受冗余字典中原子D一‘cJc‘(

4、7)间干扰的影响，不能有效重建信号，本文基于ROMP算法和自=19oo*~N，是正则化参数。此外，C=AQQAn=适应抑制原子间干扰的感知字典提出一种快速且稳定的DOA估计算法估计相干信号。所提方法运算速度快于BP算法，估AA，(7)也可写为：1计精度高于OMP算法，并且具有信源过载能力。XAU面‘AU,Au+(8)。十n()1信号模型不相关信号的DOAs利用MUSIC算法进行估计，其伪功假设个各向同性天线的均匀直线阵(uLA)，来自于N个率谱为P衄捌c‘1不同方向的窄带信号源。f(1，⋯，1，阵元间距d(d≤M2)，信。结合自适应感知字典w和R

5、0MP号载波波长，假设噪声功率仃，信号s(k)和噪声n(k)是零均算法估计相干信号DOA，所提算法步骤如下：值宽平稳随机过程。Mx1阵列输出向量Y(k)为：输入：测量矩阵A，测量矢量y=Ax，稀疏度s；输出；索引Y=A)s(后)+nf7，k=1⋯．，K(1)集，c{l，．．．，d)，重建矢量囊=u；其中，A(O)=[a()，a()．，a()]为阵列流形矩阵，a(ef)初始化：令索引集I=，残差r=y，t=l，重复如下步骤直至是信号方向ef的导向向量。r=0a=【1，zd。岛⋯，el2,re~_血(2)识别：令集合J为观测矢量Y=A’r中幅度最大的

6、s个其中IE(1，⋯，N}。相干信号组和不相关信号构成了L组坐标或者其中非零值对应的坐标，选择其中较小的一个集合。信号，每组的信号个数分别记为b，b：，⋯，b(b+b2+⋯+bL=_N)，对于n=l，2，⋯N，重复如下步骤K次，有：原始信号源表示为sf(k)，=[，，．．．，r(=1，2，．．．，三)包=1w"~,ll：I7r衄(；_-；含第i组信号的衰减信息。当d=1时表示第i组是不相关信Wn=a)；w=。，w，⋯，W】；，．=1wlIyl；=[⋯]=1wI；号，否则是相干信号组。一般地，考虑到加性白噪声，第k个正则：在所有的子集Jo=J中，可

7、比较的坐标：快拍的数据向量可以写为：Y(七)=GS()+n(七)，k=l，⋯，K(3)I~,(ol<21p,(J)l，对所有的f，．，EJo，为具有最大能量自勺I。其中，G=【A，d，，Ad：，．．．，Ad】=【g。，g：，．．．，g】为广义导向矩更新：将集合J0添加到索引集：，÷．川，更新残差：阵，A_为第i个相干组的导向方向矩阵，广义导向向量u=argra，in8r一—^名lI2，r=y—Aug。=∑吒a(1=1，2，．．．，三)，其中第i个相干组中第k个信号的‘找出=argmax，Ⅳ，令=【曩()，⋯，a()】：输出为导向向量a，信号源向量

8、s)=[。(．i})，(J})，．．．，)。Y=y，确定是否终止迭代，否，则继续执行。当估计相干信对不同时间样本，令Y=[Y(1)．．．