电子学报 ›› 2016, Vol. 44 ›› Issue (7): 1548-1554.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.07.004

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基于稀疏信号重构的DOA和极化角度估计算法

田野, 练秋生, 徐鹤   

  1. 燕山大学信息科学与工程学院, 河北秦皇岛 066004
  • 收稿日期:2015-01-28 修回日期:2015-04-08 出版日期:2016-07-25
    • 作者简介:
    • 田野 男,1985年12月生于河北省平泉县,2014年于吉林大学通信与信息系统专业获得博士学位,现为燕山大学信息科学与工程学院讲师,主要研究方向为阵列信号处理、稀疏信号重构等.E-mail:tianye@ysu.edu.cn;练秋生 男,1969年8月生于江西遂川,工学博士,现为燕山大学信息科学与工程学院教授、博士生导师,主要研究方向为稀疏表示、压缩感知等.E-mail:lianqs@ysu.edu.cn;徐鹤 女,1989年12月生于辽宁省丹东市,2013年于吉林大学通信与信息系统专业获硕士学位,主要研究方向为阵列信号处理、空间谱估计等.E-mail:xuhebest@sina.com
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金 (No.61471313); 河北省高等学校青年拔尖人才计划 (No.BJ2016051); 燕山大学校内自主研究课题 (No.14LGA012); 燕山大学博士基金 (No.B887)

DOA and Polarization Angle Estimation Algorithm Based on Sparse Signal Reconstruction

TIAN Ye, LIAN Qiu-sheng, XU He   

  1. School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
  • Received:2015-01-28 Revised:2015-04-08 Online:2016-07-25 Published:2016-07-25
    • Supported by:
    • National Natural Science Foundation of China (No.61471313); Youth Top-notch Talents Plan of Universities in Hebei Province (No.BJ2016051); Independent Research Program Of Yanshan University (No.14LGA012); Doctoral Foundation of Yanshan University (No.B887)

摘要:

现有的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)和极化参数估计方法大多基于子空间理论.本文从稀疏信号重构角度出发,提出了一种新的DOA和极化角度估计算法.该算法首先构建一个只包含DOA信息的累积量矩阵模型,然后基于加权l?1范数最小化获得DOA估计.在DOA估计的基础上,进一步通过求和平均运算构建三个包含不同极化信息的累积量向量模型,利用Zhang惩罚进行稀疏性约束,获得近似无偏的极化角度估计.阐述了如何利用极化信息来区分两个入射角度一样的信源信号.计算机仿真结果验证了所提算法的有效性.

关键词: DOA和极化角度估计, 稀疏信号重构, 加权l?, 1范数, Zhang惩罚

Abstract:

Existing direction-of-arrival and polarization estimation methods mostly rely on subspace technique.This paper proposes a novel DOA and polarization angle estimation algorithm from sparse signal reconstruction perspective.The algorithm first constructs a cumulant matrix model which is only related to DOA parameter,and then obtains DOA estimation using the weighted l?1-norm minimization.Further,this paper constructs another three cumulant vector models by sum-average arithmetic,and enforces sparsity by Zhang penalty,which leads to almost unbiased polarization angle estimation.Meanwhile,this paper also demonstrates how to identify two sources with same DOA using their polarization characteristics.Computer simulation results validate the effectiveness of the proposed algorithm.

Key words: DOA and polarization angle estimation, sparse signal reconstruction, weighted l?, 1-norm, Zhang penalty

中图分类号: