基于蝙蝠算法的LFM信号CS-DOA估计

论文摘要

针对传统算法对LFM信号进行DOA估计时存在复杂度高,低信噪比时易受交叉项干扰等问题,使用基于压缩感知(CS)的方法对LFM信号进行测向。压缩感知方法充分利用了信号的空域稀疏性,以远低于奈奎斯特频率的采样率精确重构信号,在有限快拍及低信噪比条件下,依然能获得较好的DOA估计效果。针对信号稀疏重构常采用的OMP算法运算量较大的问题,提出使用蝙蝠算法改进OMP算法,利用蝙蝠算法种群式的搜索方式和飞行时极好的回声定位能力,实现快速寻优。仿真对比实验验证了该方法在减小计算量,提高测向精度上有较好的效果。

论文目录

• 1 引言
• 2 LFM信号模型和阵列模型
• 3 S理论及蝙蝠算法分析
•   3.1 压缩感知理论
•   3.2 蝙蝠算法分析
•   3.3 基于蝙蝠算法的改进OMP稀疏重构
• 4 蝙蝠算法应用于LFM信号DOA估计
•   4.1 建立过完备原子库
•   4.2 基于BA-OMP算法的LFM信号DOA估计
• 5 仿真实例与分析
•   实验1:蝙蝠算法DOA估计效果验证
•   实验2:不同条件下CS算法和ISM算法估计性能的比较
•     实验2.1 快拍数对估计性能的影响
•     实验2.2:信噪比对估计性能的影响
•     实验2.3 信源数量对估计效果的影响
• 6 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王书豪,阮怀林

关键词: 压缩感知,信号模型,估计,蝙蝠算法

来源: 计算机仿真 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 电信技术,自动化技术

单位: 国防科技大学电子对抗学院

分类号: TN911.23;TP18

页码: 175-179

总页数: 5

文件大小: 1131K

下载量: 66