基于二次特征提取的神经网络信号源个数估计方法.pdf

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1、VoI_39．No．5火力与指挥控制第39卷第5期May，2014FireControl＆CommandControl2014年5月文章编号：1002—0640(2014)05-0013-05基于二次特征提取的神经网络信号源个数估计方法张兴良，王可人，樊甫华(解放军电子工程学院，合肥230037)摘要：信源数目估计对阵列信号空间谱估计非常关键，但容易受到相关噪声环境和相关信号源的影响。为此，提一种基于二次特征提取的源数估计算法。首先，利用阵列信号协方差矩阵的特征值和特征向量，提取6组二次特征参数；然后，利用这些参数对神经网络进行训练；

2、最后，利用训练好的神经网络进行信源数目估计。由于稳健性强，该算法非常适合在复杂电磁环境下使用。仿真试验结果表明，该算法在低信噪比、相关噪声和相关信号源条件下均具有良好的估计性能。因此，该算法应用前景广阔。关键词：空间谱估计，信源数目，神经网络，特征提取中图分类号：TN911．23文献标识码：ADetectionofNumberofSourcesBasedonSecondaryFeatureExtractionUsingNeuralNetworkZHANGXing-liang，WANGKe—ren，FANFu—hua(Electroni

3、cEngineeringInstituteofPLA，Hefei230037，China)Abstract：Detectionofthenumberofsourcesisextremelyessentialtospatialspectrumestimationinarraysignalprocessing．However，itisvulnerabletothecorrelatednoiseandthecoherentsourcesfields．Aimingatresolvingaboveproblem，anewalgorithmfor

4、detectionofthenumberofsourcesbasedonsecondaryfeatureExtractionisproposed．Firstly，sixsetsofsecondaryfeatureparametersarecalculatedwiththeeigenvaluesandtheeigenvectorsofthearraysignalcovariancematrix．Then，theseparametersareusedtotrainneuralnetwork．Last，thenumberofsourcesi

5、sdetectedbythetrainedneuralnetwork．Thenewalgorithmissuitabletoworkincomplexelectromagneticenvironment，forithashighrobustness．Theresultsofsimulationexperimentsshowthatthenewalgorithmhasgoodperformanceinthelowsignal-to-noiseratios，thecorelatednoiseandthecoherentsourcesfie

6、lds．Therefore，thenewalgorithmhasawideapplicationprospect．Keywords：spatialspectrumestimation，numberofsources，neuralnetwork，featureextraction特征向量法[]、信息论类算法[、特征值门限法[、士丘盖尔圆准则法[s等。这些算法都假设背景噪声为白20世纪70年代以来，以MUSIC算法c]为代表噪声，即阵元间受到的噪声干扰相互独立，然而当的子空间类算法突破“瑞利限”的限制，实现了谱估背景噪声为空间相关色噪声时

7、，各阵元接收到的噪计理论的重大飞跃。子空间类算法需要以信号源数声不再独立，这些算法的估计性能会下降，甚至失目已知为前提，但在实际工程中信号源数目信息往效。为提高源数估计的稳健性，已有文献[9—11]提往难以直接得到，需要通过算法进行估计。目前，主出针对相关色噪声背景的算法。Zhang提出ITC[9]要的信号源数目估计算法有假设检验类算法[z引、算法将信息论准则推广到色噪声情形，wu对此进收稿日期：2013—03—20修回日期：2013—04—15基金项目：国家自然科学基金资助项目(61171170)作者简介：张兴良(1985一)，男，

8、安徽合肥人，博士研究生。研究方向：雷达信号处理、智能天线。(总第39—0752)火力与指挥控制2014年第5期行了改进[1o]。文献[11]通过对角加载数据协方差阵个阵元接收噪声，s(￡)为第i个入射信号，Oi为第i减轻