CN104635199A - 块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置 - Google Patents

Abstract

块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置，属于信号估计与信号处理领域。为了解决现有的稀疏重构技术实现的宽带信号超分辨测向方法计算量较大导致实现速度较慢的问题。它包括N个DSP处理器和SRAM存储器，N个DSP处理器包括一个主DSP处理器和N-1个从DSP处理器；SRAM存储器，用于存储冗余字典和冗余字典的投影矩阵；N个DSP处理器将W次观测数据均匀分配并行处理，将每次观测数据划分为多段数据，每段构造对应的块稀疏矩阵，对每个稀疏矩阵分别进行处理，之后对矩阵进行综合来估计最终信号的到达方向。主DSP处理器对各DSP处理器获得的方向估计值求和取平均，获得的均值为最终测向角度值。它用于雷达、声呐、弹载系统及无线电探测装置中。

Description

块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置

技术领域

本发明属于信号估计与信号处理领域。

背景技术

Wang和Kaveh在1985年提出的相干信号子空间方法(CSSM，CoherentSignal-Subspace Method)是一类比较经典的处理宽带信号的方法，该方法引入聚焦(focusing)的思想，使用聚焦矩阵对信号带宽内每个频点处的阵列协方差矩阵进行聚焦变换，将每个频点的阵列流型矩阵对齐到参考频率处，但是聚焦过程的运算量很大，而且这类方法往往都需要角度预估计，而预估计的过程经常存在误差，这往往会对最终的估计结果产生不可预测的影响。

稀疏重构技术是近几十年来兴起的一种估计宽带信号DOA的方法。稀疏重构属于压缩感知的范畴，对于宽带信号，基于分频的宽带阵列信号处理最值得注目的是其可利用的不同频带间的联合稀疏性，基于块稀疏重构的方法，利用了数据中的固有结构这一先验信息，可以解决传统稀疏表示方法所具有的复杂度较高、计算繁琐等问题，同时利用基追踪或正交匹配追踪等方法来实现信号的DOA估计，但追踪过程的计算量较大。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有的稀疏重构技术实现的宽带信号超分辨测向方法计算量较大导致实现速度较慢的问题，本发明提供一种块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置。

本发明的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置，

所述测向装置包括N个DSP处理器和SRAM存储器，所述N个DSP处理器包括一个主DSP处理器和N-1个从DSP处理器；

SRAM存储器，用于存储冗余字典和冗余字典的投影矩阵；

主DSP处理器，用于接收多通道宽带数字接收机2发送的W次观测数据,并将所述W次观测数据中的(N-1)U次均匀分配给N-1个从DSP处理器；还用于根据存储的冗余字典和冗余字典的投影矩阵，对剩余的U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值，还用于接收所述多个从DSP处理器发送的宽带信号角度估计值，并对接收的宽带信号角度估计值和获得宽带信号的角度估计值求和取平均，获得的平均值为最终测向角度值；W/N＝U，W、N和U均为正整数；

从DSP处理器，用于接收分配的U次观测数据；还用于根据存储的冗余字典和冗余字典的投影矩阵，对U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值；还用于将获得的角度估计值发送给主DSP处理器。

所述冗余字典 $\mathrm{\Ψ}\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)=[{\mathrm{\Φ}}_0\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right),{\mathrm{\Φ}}_1\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right),\·\·\·,{\mathrm{\Φ}}_G\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)];$

$\begin{array}{c}{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)=[{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_1-{\mathrm{\τ}}_1\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),...,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_L-{\mathrm{\τ}}_1\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\\ \·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_l-{\mathrm{\τ}}_m\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_1-{\mathrm{\τ}}_M\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c{\left(\frac{(t_L-{\mathrm{\τ}}_M\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right)]}^T\end{array}$

g＝0,1,…,G，宽带信号可能到达方向的角度网格集合P为角度网格集合中元素的个数，p＝1,2,…,P；

冗余字典的投影矩阵 $P_p=\mathrm{\Ψ}\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right){\left({\mathrm{\Ψ}}^H\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)\mathrm{\Ψ}\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)\right)}^{-1}{\mathrm{\Ψ}}^H\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right);$

宽带天线阵列1输出数据的采集时间为[-T～T]，每次观测数据的采集时间为[-T～T]，每次采集的观测数据的长度为L，t_l为在所述采集时间内采集相应数据对应的时刻，l＝1,2,…L，M为接收宽带信号的天线阵列的阵元个数，为第p个宽带信号到达第m个阵元相对于所述宽带信号到达第1个阵元的延时，m＝1,2,…,M，为长椭球波函数，g为待测宽带信号通过长椭球波函数进行拟合后的阶数；c＝2πBT，待测宽带信号的带宽为[-B～B]。

所述根据存储的冗余字典和冗余字典的投影矩阵，对U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值的过程包括：

步骤一：对每次观测数据，进行L次采样，获得观测数据矩阵X_i，i＝1,2,…,U，X_i＝[x_i(t₁),x_i(t₂),…,x_i(t_L)]，转入步骤二；

步骤二：设定块稀疏阶数Q，q＝1,2,…,Q，转入步骤三；

步骤三：设定q初始值为1，集合I初始值为空集，集合R_qi＝X_i，进行U次观测后，得到R_q1,R_q2,…,R_qU，转入步骤四；

步骤四：令R_q＝[R_q1,R_q2,…,R_qU]，根据获得

步骤五：根据集合I和获得的获得集合将集合I更新为集合转入步骤六；

步骤六：若q＝1，根据中间变量

中间变量1≤g≤G，

中间变量 $u_g={\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)-\underset{j=0}{\overset{g-1}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{q,j}^H{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{q,j},$

获得Θ_q＝[η_q,0,η_q,1,…,η_q,G]，转入步骤七；

若q≠1，根据中间变量

中间变量 $u_0={\mathrm{\Φ}}_0\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)-\underset{l=1}{\overset{q-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{l,j}^H{\mathrm{\Φ}}_0\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{l,j},$

中间变量 ${\mathrm{\η}}_{q,g}=\frac{u_g}{{\left|\right|u_g\left|\right|}_2},1\≤g\≤G,$

中间变量 $u_g={\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)-\underset{l=1}{\overset{q-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{l,j}^H{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{l,j}-\underset{j=0}{\overset{g-1}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{q,j}^H{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{q,j},$

获得Θ_q＝[η_q,0,η_q,1,…,η_q,G]，转入步骤七；

步骤七：根据步骤六获得的Θ_q，转入步骤八；

步骤八：q＝q+1，判断q是否小于等于Q，若是，则转入步骤四，若否，则集合I为测向角度估计值的集合。

步骤四中，获得的方法为：

当从DSP处理器进行第U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值时，利用 $\hat{p}=\underset{p}{\max }\frac{\underset{i=1}{\overset{U}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|P_p{R}_{\mathrm{qi}}\left|\right|}_2}{U},$ 计算此时的值。

所述主DSP处理器和从DSP处理器之间的连接采用共享总线紧耦合方式或链路口级联松耦合方式或时分复用串行口方式连接。

本发明的有益效果在于，本发明所述的测向装置，利用块稀疏重构方法具有的估计精度高、分辨力强的特点，同时对它进行了一定的改进，并结合了数字信号处理器具有的计算速度快、并行处理和精度高等优点，可以在较短的时间内实现宽带信号DOA快速、准确的估计。本发明能够应用在实时性强、精度要求高的背景下，为许多工程领域提供了很好的技术手段，能够广泛的应用于雷达、声呐、弹载系统以及其它无线电探测系统中，具有很好应用前景和价值。本发明当信号相对带宽30％，信噪比为0dB、每个频点下快拍数20，观测次数30次时：(1)测向精度：1°/σ；(2)硬件系统运算时间：≤30ms。

附图说明

图1为宽带信号探测系统的原理示意图。

图2为具体实施方式二中采用共享总线紧耦合方式的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置。

图3为具体实施方式三中采用链路口级联松耦合方式的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置。

图4为具体实施方式四中采用时分复用串行口方式的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置。

具体实施方式

具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，图1所述的宽带信号探测系统，所述探测系统包括宽带天线阵列1、多通道宽带数字接收机2和本实施方式的宽带信号超分辨测向装置3，本实施方式所述的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置3，所述测向装置包括N个DSP处理器和SRAM存储器，所述N个DSP处理器包括一个主DSP处理器和N-1个从DSP处理器；

SRAM存储器，用于存储冗余字典和冗余字典的投影矩阵；

主DSP处理器，用于接收多通道宽带数字接收机2发送的W次观测数据,并将所述W次观测数据中的(N-1)U次均匀分配给N-1个从DSP处理器；还用于根据存储的冗余字典和冗余字典的投影矩阵，对剩余的U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值，还用于接收所述多个从DSP处理器发送的宽带信号角度估计值，并对接收的宽带信号角度估计值和获得宽带信号的角度估计值求和取平均，获得的平均值为最终测向角度值；W/N＝U，W、N和U均为正整数；

从DSP处理器，用于接收分配的U次观测数据；还用于根据存储的冗余字典和冗余字典的投影矩阵，对U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值；还用于将获得的角度估计值发送给主DSP处理器。

如图1所示，考虑有M个全向阵元构成了一个天线阵列1，有N个远场宽带信号入射到阵列上，信号带宽限制在[-B～B]，对阵列输出数据的采集时间为[-T～T]，噪声为零均值、方差为σ²的高斯白噪声，则第m个阵元所接收到的信号可以表示为：

$x_m\left(t\right)=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{s}_n(t-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{mn}})+n_m\left(t\right),m=\mathrm{1,2},\·\·\·,M---\left(1\right)$

设阵列信号采样点数为L，则在t_l(l＝1,2,…L)时刻，第i次观测时阵列的矩阵形式为：

$x_i\left(t_l\right)=\left[\begin{array}{c}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{s}_n(t_l-{\mathrm{\τ}}_{1n})\\ \underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{s}_n(t_l-{\mathrm{\τ}}_{2n})\\ \·\\ \·\\ \·\\ \underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{s}_n(t_l-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{Mn}})\end{array}\right..+\left[\begin{array}{c}{n}_1\left(t_l\right)\\ n_2\left(t_l\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ n_M\left(t_l\right)\end{array}\right],(l=\mathrm{1,2},\·\·\·L)---\left(2\right)$

定义

X_i＝[x_i(t₁),x_i(t₂),…,x_i(t_L)]   (3)为对信号的第i次观测矢量，在DOA估计时，需要进行多次观测才能得到较精确的结果，因此需要对阵列信号在空域和时域进行多次采样，获得多组式(3)这样的观测值再进行估计；

对于宽带信号s(t)，可以通过长椭球波函数(Prolate spheroidal wave function,PSWF)对其进行拟合

$s\left(t\right)=\underset{g=0}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{a}_g{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(t\right)---\left(4\right)$

各阶PSWF对应的参数g为阶数，c＝2πBT。对于式(1)中到达阵列的第n个信号，同样可以采用PSWF来拟合，有

$s_n\left(t\right)\≅\underset{g=0}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{n,g}{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{t}{T}\right)---\left(5\right)$

式中h_n,0,h_n,1,…,h_n,G为s_n(t)对应的各阶PSWF上的系数，为长椭球波函数；将式(5)带入式(2)当中，有

$x_{\mathrm{mi}}\left(t_l\right)=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{g=0}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{n,g}{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{t_l-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{mn}}\left(\mathrm{\θ}\right)}{T}\right)+n_m\left(t_l\right)(m=\mathrm{1,2},\·\·\·,M;l=\mathrm{1,2},\·\·\·,L)---\left(6\right)$

式(6)也可以写为如下的矩阵表示

$X_i=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Ψ}\left({\mathrm{\θ}}_n\right)H_n+N---\left(7\right)$

其中Ψ(θ)＝[Φ₀(θ),Φ₁(θ),…,Φ_G(θ)]，向量Φ_g(θ)(g＝0,1,…,G)的表达式为

$\begin{array}{c}{\mathrm{\Φ}}_g\left(\mathrm{\θ}\right)=[{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_1-{\mathrm{\τ}}_1\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_L-{\mathrm{\τ}}_1\left(\mathrm{\θ}\right))}{T}\right),\\ \·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_l-{\mathrm{\τ}}_m\left(\mathrm{\θ}\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_1-{\mathrm{\τ}}_M\left(\mathrm{\θ}\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c{\left(\frac{(t_L-{\mathrm{\τ}}_M\left(\mathrm{\θ}\right))}{T}\right)]}^T\end{array}---\left(8\right)$

而

H_n＝[h_n,0,h_n,1,…,h_n,G]^T   (9)

N＝[n₁(t₁),…,n₁(t_L),…,n_m(t_l),…,n_M(t₁),…,n_M(t_L)]^T   (10)

建立角度集它包含了所有角度可能到达的方向，则式(7)可以写成块稀疏结构

$X_i=\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Ψ}\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)H_p+N---\left(11\right)$

其中H_p＝H_n，当且仅当时：

所述冗余字典 $\mathrm{\Ψ}\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)=[{\mathrm{\Φ}}_0\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right),{\mathrm{\Φ}}_1\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right),\·\·\·,{\mathrm{\Φ}}_G\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)];$

$\begin{array}{c}{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)=[{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_1-{\mathrm{\τ}}_1\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_L-{\mathrm{\τ}}_1\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\\ \·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_l-{\mathrm{\τ}}_m\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_1-{\mathrm{\τ}}_M\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c{\left(\frac{(t_L-{\mathrm{\τ}}_M\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right)]}^T\end{array};;$

g＝0,1,…,G，宽带信号可能到达方向的角度网格集合P为角度网格集合中元素的个数，p＝1,2,…,P；

所述冗余字典是一种超完备的冗余函数，可以利用其中元素的线性组合来逼近原接收信号；

冗余字典的投影矩阵 $P_p=\mathrm{\Ψ}\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right){\left({\mathrm{\Ψ}}^H\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)\mathrm{\Ψ}\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)\right)}^{-1}{\mathrm{\Ψ}}^H\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right);$

宽带天线阵列1输出数据的采集时间为[-T～T]，每次观测数据的采集时间为[-T～T]，每次采集的观测数据的长度为L，t_l为在所述采集时间内采集相应数据对应的时刻，l＝1,2,…L，M为接收宽带信号的天线阵列的阵元个数，为第p个宽带信号到达第m个阵元相对于所述宽带信号到达第1个阵元的延时，m＝1,2,…,M，为长椭球波函数，g为待测宽带信号通过长椭球波函数进行拟合后的阶数；c＝2πBT，待测宽带信号的带宽为[-B～B]。

所述从DSP处理器，还用于根据存储的冗余字典和冗余字典的投影矩阵，对每次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值的过程包括：

步骤一：对每次观测数据，进行L次采样，获得观测数据矩阵X_i，i＝1,2,…,U，X_i＝[x_i(t₁),x_i(t₂),…,x_i(t_L)]，转入步骤二；

步骤二：设定块稀疏阶数Q，q＝1,2,…,Q，转入步骤三；

步骤三：设定q初始值为1，集合I初始值为空集，集合R_qi＝X_i，进行U次观测后，得到R_q1,R_q2,…,R_qU，转入步骤四；

步骤四：令R_q＝[R_q1，R_q2，…，R_qU]，根据获得

步骤五：根据集合I和获得的获得集合将集合I更新为集合转入步骤六；

步骤六：若q＝1，根据中间变量

中间变量1≤g≤G，

中间变量 $u_g={\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)-\underset{j=0}{\overset{g-1}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{q,j}^H{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{q,j},$

获得Θ_q＝[η_q,0,η_q,1,…,η_q,G]，转入步骤七；

若q≠1，根据中间变量

中间变量 $u_0={\mathrm{\Φ}}_0\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)-\underset{l=1}{\overset{q-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{l,j}^H{\mathrm{\Φ}}_0\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{l,j},$

中间变量1≤g≤G，

中间变量 $u_g={\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)-\underset{l=1}{\overset{q-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{l,j}^H{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{l,j}-\underset{j=0}{\overset{g-1}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{q,j}^H{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{q,j},$

获得Θ_q＝[η_q,0,η_q,1,…,η_q,G]，转入步骤七；

步骤七：根据步骤六获得的Θ_q，转入步骤八；

步骤八：q＝q+1，判断q是否小于等于Q，若是，则转入步骤四，若否，则集合I为测向角度估计值的集合。

步骤四中，获得的方法为：

当从DSP处理器进行第U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值时，利用 $\hat{p}=\underset{p}{\max }\frac{\underset{i=1}{\overset{U}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|P_p{R}_{\mathrm{qi}}\left|\right|}_2}{U},$ 计算此时的值。

具体实施方式二：结合图1和图2说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置的进一步限定，图1所述的宽带信号探测系统，所述探测系统包括宽带天线阵列1、多通道宽带数字接收机2和本实施方式的宽带信号超分辨测向装置3，所述测向装置3采用6片数字信号处理器，采用共享总线紧耦合方式组成多处理器系统实现并行处理。

如图2所示，数字信号处理器采用Analog Device Instruments(ADI)公司的ADSP-TS201S，采用6片DSP处理器对以上方法并行处理，6片DSP处理器通过共享总线紧耦合方式连接，上电后PROM模块3-8首先将程序加载给CPLD模块3-7对DSP处理器3-1～DSP处理器3-6进行配置，之后FLASH模块3-9将程序通过总线加载给这6块DSP处理DSP处理器3-1～3-6，之后主DSP处理器3-1首先计算和P_p(p＝1,2,…,P)的值，之后将其存储到SRAM模块3-10中，以便执行后续算法的时候调用，之后主DSP处理器3-1开始接收多通道宽带数字接收机2传来的W次长度为L的观测数据，假设W＝30，则每片DSP处理器可以处理U＝30/6＝5次观测数据，主DSP处理器3-1通过总线将其它从DSP处理器3-2～从DSP处理器3-6负责处理的观测数据传递给它们，之后每个DSP处理器3-1～DSP处理器3-6都按照以上理论推导的步骤进行求解，之后5片从DSP处理器3-2～从DSP处理器3-6将各自的估计值通过总线传给主DSP处理器3-1，主DSP处理器3-1再将这些结果取平均得出最终结果。其中JTAG模块3-11负责对DSP处理器3-1～DSP处理器3-6进行调试，电源模块3-12负责整体供电，晶振模块3-13负责提供时钟，复位模块3-14负责提供复位信号。

具体实施方式三：结合图1和图3具体说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置的进一步限定，

图1所述的宽带信号探测系统，所述探测系统包括宽带天线阵列1、多通道宽带数字接收机2和本实施方式的宽带信号超分辨测向装置3，所述测向装置3采用6片数字信号处理器，采用链路口级联松耦合方式组成多处理器系统实现并行处理。

如图3所示，数字信号处理器采用Analog Device Instruments(ADI)公司的ADSP-TS201S，采用6片处理器对以上方法并行处理，6片DSP处理器通过链路口级联松耦合方式连接，上电后PROM模块3-8首先将程序加载给CPLD模块3-7，FLASH模块3-9将这6片DSP处理器的程序加载给主DSP处理器3-1，之后主DSP处理器3-1再依次将其它从DSP处理器3-2～从DSP处理器3-6的程序通过链路口一级一级传给它们，之后主DSP处理器3-1开始计算和P_p(p＝1,2,…,P)的值，之后将其存储到SRAM模块3-10中，以便执行后续算法的时候调用，之后主DSP处理器3-1开始接收多通道宽带数字接收机2传来的W次长度为L的观测数据，假设W＝30，则每片DSP处理器可以处理U＝30/6＝5次观察数据，主DSP处理器3-1再通过链路口将其它从DSP处理器3-2～从DSP处理器3-6负责处理的观测数据一级一级逐次传递给它们，之后每个DSP处理器3-1～DSP处理器3-6都按照以上理论推导的步骤进行求解，之后5片从DSP处理器3-2～从DSP处理器3-6将各自的估计值通过链路口上传到主DSP处理器3-1，主DSP处理器3-1再将这些结果取平均得出最终结果。其中JTAG模块3-11负责对DSP处理器3-1～DSP处理器3-6进行调试，电源模块3-12负责整体供电，晶振模块3-13负责提供时钟，复位模块3-14负责提供复位信号。

具体实施方式四：结合图1和图4具体说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置的进一步限定，图1所述的宽带信号探测系统，所述探测系统包括宽带天线阵列1、多通道宽带数字接收机2和本实施方式的宽带信号超分辨测向装置3，所述测向装置3采用6片数字信号处理器，采用时分复用串行口方式组成多处理器系统实现并行处理。

如图4所示，数字信号处理器采用Texas Instruments(TI)公司的TMS320C5X，采用6片处理器对以上方法并行处理，6片DSP处理器通过时分复用串行口连接，上电后PROM3-8首先将程序加载给CPLD模块3-7，FLASH模块3-9也将程序加载给这6块DSP处理器3-1～DSP处理器3-6，之后主DSP处理器3-1首先计算和P_p(p＝1,2,…,P)的值，之后将其存储到SRAM模块3-10中，以便执行后续算法的时候调用，之后主DSP处理器3-1开始接收多通道宽带数字接收机2传来的W次长度为L的观测数据，假设W＝30，则每片DSP处理器可以处理U＝30/6＝5次观察数据，主DSP处理器3-1通过时分复用串行口将其它从DSP处理器3-2～从DSP处理器3-6负责处理的观测数据传递给它们，之后每个DSP处理器3-1～DSP处理器3-6都按照以上理论推导的步骤进行求解，之后5片从DSP处理器3-2～从DSP处理器3-6将各自的估计值通过时分复用串行口传给主DSP处理器3-1，主DSP处理器3-1再将这些结果取平均得出最终结果。其中JTAG模块3-11负责对DSP处理器进行调试，电源模块3-12负责整体供电，晶振模块3-13负责提供时钟，复位模块3-14负责提供复位信号。

Claims (5)

1.块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置，其特征在于，所述测向装置包括N个DSP处理器和SRAM存储器，所述N个DSP处理器包括一个主DSP处理器和N-1个从DSP处理器；

SRAM存储器，用于存储冗余字典和冗余字典的投影矩阵；

主DSP处理器，用于接收多通道宽带数字接收机2发送的W次观测数据,并将所述W次观测数据中的(N-1)U次均匀分配给N-1个从DSP处理器；还用于根据存储的冗余字典和冗余字典的投影矩阵，对剩余的U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值，还用于接收所述多个从DSP处理器发送的宽带信号角度估计值，并对接收的宽带信号角度估计值和获得宽带信号的角度估计值求和取平均，获得的平均值为最终测向角度值；W/N＝U，W、N和U均为正整数；

从DSP处理器，用于接收分配的U次观测数据；还用于根据存储的冗余字典和冗余字典的投影矩阵，对U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值；还用于将获得的角度估计值发送给主DSP处理器。

2.根据权利要求1所述的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置，其特征在于，

所述冗余字典 $\mathrm{\Ψ}\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)=[{\mathrm{\Φ}}_0\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right),{\mathrm{\Φ}}_1\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right),\·\·\·,{\mathrm{\Φ}}_G\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)];$

$\begin{array}{c}{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)=[{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_1-{\mathrm{\τ}}_1\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_L-{\mathrm{\τ}}_1\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\\ \·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_l-{\mathrm{\τ}}_m\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_1-{\mathrm{\τ}}_M\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right),\·\·\·,{\mathrm{\ψ}}_g^c\left(\frac{(t_L-{\mathrm{\τ}}_M\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right))}{T}\right){]}^T\end{array}$

g＝0,1,…,G，宽带信号可能到达方向的角度网格集合P为角度网格集合中元素的个数，p＝1,2,…,P；

冗余字典的投影矩阵 $P_p=\mathrm{\Ψ}\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right){\left({\mathrm{\Ψ}}^H\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)\mathrm{\Ψ}\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right)\right)}^{-1}{\mathrm{\Ψ}}^H\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_p\right);$

宽带天线阵列1输出数据的采集时间为[-T～T]，每次观测数据的采集时间为[-T～T]，每次采集的观测数据的长度为L，t_l为在所述采集时间内采集相应数据对应的时刻，l＝1,2,…L，M为接收宽带信号的天线阵列的阵元个数，为第p个宽带信号到达第m个阵元相对于所述宽带信号到达第1个阵元的延时，m＝1,2,…,M，为长椭球波函数，g为待测宽带信号通过长椭球波函数进行拟合后的阶数；c＝2πBT，待测宽带信号的带宽为[-B～B]。

3.根据权利要求2所述的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置，其特征在于，所述根据存储的冗余字典和冗余字典的投影矩阵，对U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值的过程包括：

步骤一：对每次观测数据，进行L次采样，获得观测数据矩阵X_i，i＝1,2,…,U，X_i＝[x_i(t₁),x_i(t₂),…,x_i(t_L)]，转入步骤二；

步骤二：设定块稀疏阶数Q，q＝1,2,…,Q，转入步骤三；

步骤三：设定q初始值为1，集合I初始值为空集，集合R_qi＝X_i，进行U次观测后，得到R_q1,R_q2,…,R_qU，转入步骤四；

步骤四：令R_q＝[R_q1,R_q2,…,R_qU]，根据获得

步骤五：根据集合I和获得的获得集合将集合I更新为集合转入步骤六；

步骤六：若q＝1，根据中间变量

中间变量 ${\mathrm{\η}}_{q,g}=\frac{u_g}{{\left|\right|u_g\left|\right|}_2},1\≤g\≤G,$

中间变量 $u_g={\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)-\underset{j=0}{\overset{g-1}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{q,j}^H{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{q,j},$

获得Θ_q＝[η_q,0,η_q,1,…,η_q,G]，转入步骤七；

若q≠1，根据中间变量

中间变量 $u_0={\mathrm{\Φ}}_0\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)-\underset{l=1}{\overset{q-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{l,j}^H{\mathrm{\Φ}}_0\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{l,j},$

中间变量 ${\mathrm{\η}}_{q,g}=\frac{u_g}{{\left|\right|u_g\left|\right|}_2},1\≤g\≤G,$

中间变量 $u_g={\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)-\underset{l=1}{\overset{q-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=0}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{l,j}^H{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{l,j}-\underset{j=0}{\overset{g-1}{\mathrm{\Σ}}}\left({\mathrm{\η}}_{q,j}^H{\mathrm{\Φ}}_g\left({\widetilde{\mathrm{\θ}}}_{\hat{p}}\right)\right){\mathrm{\η}}_{q,j},$

获得Θ_q＝[η_q,0,η_q,1,…,η_q,G]，转入步骤七；

步骤七：根据步骤六获得的Θ_q，转入步骤八；

步骤八：q＝q+1，判断q是否小于等于Q，若是，则转入步骤四，若否，则集合I为测向角度估计值的集合。

4.根据权利要求3所述的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置，其特征在于，步骤四中，获得的方法为：

当从DSP处理器进行第U次观测数据采用块稀疏重构方法获得宽带信号的角度估计值时，利用 $\hat{p}=\underset{p}{\max }\frac{\underset{i=1}{\overset{U}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|P_p{R}_{\mathrm{qi}}\left|\right|}_2}{U},$ 计算此时的值。

5.根据权利要求3所述的块稀疏重构方法实现的宽带信号快速超分辨测向装置，其特征在于，所述主DSP处理器和从DSP处理器之间的连接采用共享总线紧耦合方式或链路口级联松耦合方式或时分复用串行口方式连接。