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公开(公告)号：CN118759447A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410857128.3
申请日：2024-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多标签条件生成对抗网络稀疏重构的互质相控阵列DoA估计方法，属于计算机人工智能领域。首先进行数据预处理，将归一化互质阵列协方差矩阵的实部和虚部数据作为生成器的特征输入，同时将待重构的均匀阵列的协方差矩阵作为生成器特征输出；最后，对生成的均匀阵列协方差应用旋转不变性的信号参数估计技术来获得目标信号的DoA估计。仿真实验表明，mcGAN能有效控制目标模式的生成，避免了模式错配或模式崩溃，并且生成器具有较好的泛化能力。基于重构数据，mcGAN‑ESPRIT能快速、准确地获得目标信号的DoA估计，特别是对空间对紧邻信号有较好的空间辨识能力，从而验证了所提算法的有效性和精确性。
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公开(公告)号：CN115795249A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211392885.5
申请日：2022-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于阵列信号处理领域，具体涉及一种基于L型互质阵列的二维DOA估计方法，包括：构建L型二维互质阵列；对L型互质阵列进行虚拟阵元插值，通过带有虚拟阵元的L型均匀线性阵列的阵元接收入射信号，计算虚拟阵列接收到的信号的自协方差矩阵；对自协方差矩阵进行一次重构，恢复插值阵元上的信号，对恢复后的信号进行重新排列，并对重新排列后的信号合并；计算合并后的信号的协方差矩阵，对协方差矩阵进行二次重构，恢复协方差矩阵的信号；根据恢复后的信号协方差矩阵进行二维DOA估计。本发明通过利用了虚拟阵列，并对其产生的虚拟矩阵进行了恢复，有效的扩展了阵列的孔径，提升了DOA估计的精确性，且计算成本也较低。
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公开(公告)号：CN118625250A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410857139.1
申请日：2024-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏信号表示的任意阵列相干信号波达方向估计方法，属于计算机人工智能领域。首先将多个相干信号的流形矢量的线性组合作为新的伪流形矢量，从而完成相控阵列多个相关信号的系统建模；然后对接收快拍协方差矩阵进行特征分解，得到最大特征值对应的特征矢量；最其适当凸松弛转换为正则项为l1范数的可求解二次锥凸优化问题，并将凸优化得到的解定义为特征空间谱，根据谱峰搜索得到最终的DoA估计。利用稀疏随机线阵，均匀圆阵分别进行一维和二维DoA估计仿真实验；新的特征空间谱不仅具有超分辨率能力，并且对空间紧邻信号识别成功率较高，从而验证了算法的有效性和正确性。
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