CN107656239A - 一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法 - Google Patents

一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107656239A
CN107656239A CN201710722329.2A CN201710722329A CN107656239A CN 107656239 A CN107656239 A CN 107656239A CN 201710722329 A CN201710722329 A CN 201710722329A CN 107656239 A CN107656239 A CN 107656239A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mrow
quantum
msubsup
pollen
msub
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710722329.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107656239B (zh
Inventor
高洪元
陈梦晗
刘丹丹
李晋
刁鸣
李佳
池鹏飞
侯阳阳
苏雪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Engineering University
Original Assignee
Harbin Engineering University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Engineering University filed Critical Harbin Engineering University
Priority to CN201710722329.2A priority Critical patent/CN107656239B/zh
Publication of CN107656239A publication Critical patent/CN107656239A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107656239B publication Critical patent/CN107656239B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/78—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received using electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S3/782—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Breeding Of Plants And Reproduction By Means Of Culturing (AREA)

Abstract

本发明提出了一种极化敏感阵列下的相干信源测向方法，属于极化敏感阵列信号处理领域。本发明公开的方法的步骤为：(1)建立极化敏感阵列测向模型；(2)初始化种群中的量子花粉，确定全局最优量子花粉；(3)每个量子花粉依概率生成一个新的量子花粉；(4)把每个量子花粉映射为花粉，计算每个量子花粉的适应度并选择量子花粉；(5)使用量子差分演进机制产生新的量子花粉，并进行选择；(6)判断是否达到最大迭代次数：若达到最大迭代次数，执行步骤(7)；否则，令t＝t+1，返回步骤(3)继续迭代；(7)输出全局最优量子花粉的极大似然估计值。通过本发明提供的方法在信噪比低、快拍数小以及相干信源的情况下，都可以进行有效测向。

Description

一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法
技术领域
本发明提出了一种极化敏感阵列下的相干信源测向方法，属于极化敏感阵列信号处理领域。
背景技术
极化敏感阵列信号处理是近些年国际阵列信号处理领域中新的研究热点，此类阵列既能利用极化敏感阵元获取空间电磁信号的极化信息，又能利用阵元的空间分布获得空间电磁信号的空域信息，更大限度利用了信号的固有属性和传播信息，有助于提高雷达、侦察等电子系统的综合性能。和普通阵列相比，极化敏感阵列具有优越的系统性能，包括较强的抗干扰能力、稳健的检测能力、较高的分辨能力以及极化多址能力，极化敏感阵列的诸多优点使得其在雷达、通信、声呐以及生物医学等领域具有广阔的应用前景。波达方向(DOA)估计是极化敏感阵列信号处理的重要部分之一，一些普通阵列的测向方法已被推广到极化敏感阵列，例如子空间旋转不变技术(ESPRIT)、多重信号分类(MUSIC)等。
经对已有文献的检索发现，Jian Li等在《IEEE Transactions on Antennas andPropagation》(1991，39(9):1376-1383)发表的“Angle Polarization Estimation UsingESPRIT with a Polarization SensitiveArray”中，利用ESPRIT方法估计信源的DOA以及极化参数，具有计算时间短的优点，但是该方法只适用于独立信源条件下的角度估计且估计精度不高。Yu B在《International Conference on Computer Science and NetworkTechnology》(2013，321-324)发表的“A New 2-D Parameter Estimation Method ofNearField Sources Based on Polarization Sensitive Array”中，利用四阶累积量对信源的方位角和极化参量进行估计，有效提高了测向精度，但是该方法不能对相干信源进行测向。
已有的文献表明，有关极化敏感阵列的相干信源测向问题的研究比较少，并且都无法直接对相干信源进行测向。因此本发明设计了一种基于量子差分花授粉搜索机制的极大似然极化敏感阵列测向方法，该方法可以利用极化敏感阵列对相干信源和非相干信源进行高精度测向，同时有效估计极化参数。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于量子差分花授粉搜索机制的极化敏感阵列测向方法，本发明是通过如下技术方案实现的：
步骤一，建立极化敏感阵列测向模型。
步骤二，初始化种群中的量子花粉，构造适应度函数且计算每个量子花粉适应度，并确定全局最优量子花粉。
步骤三，每个量子花粉依概率从全局授粉和局部授粉两种量子演化规则中选择一种生成一个新的量子花粉。
步骤四，把每个量子花粉映射为花粉，计算每个量子花粉的适应度并使用贪婪选择策略选择量子花粉。
步骤五，使用量子差分演进机制产生新的量子花粉，并使用贪婪选择策略进行选择。
步骤六，判断是否达到最大迭代次数：若达到最大迭代次数，执行步骤七；否则，令t＝t+1，返回步骤三继续进行迭代。
步骤七，输出全局最优量子花粉，经过映射变换获得相应方位角、极化辐角和极化相位差的极大似然估计值。
本发明充分利用极大似然方程以及量子差分花授粉搜索机制的优势，在信噪比低、快拍数小以及相干信源的情况下，都可以进行有效测向。
与已有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)不需要额外解相干操作，就可以对相干信源进行有效测向，并可同时有效估计极化辐角和极化相位差等极化参量。
(2)首次将差分思想和量子机制共同引入花授粉搜索机制中，提高了全局寻优能力，可有效求解连续优化问题。
(3)提出的基于量子差分花授粉机制的极化敏感阵列极大似然测向方法具有更高的测向精度。
(4)相对于标量传感器，所设计的利用极化敏感阵列这种矢量传感器的测向方法有更优秀的阵列扩展能力。
附图说明
图1为基于量子差分花授粉的极化敏感阵列测向方法示意图。
图2为量子差分花授粉搜索机制结构流程图。
图3为所提量子差分花授粉方法对3个独立信源的测向结果。
图4为所提量子差分花授粉方法对3个相干信源的测向结果。
图5为所提量子差分花授粉方法在100次蒙特卡洛试验中对3个相干信源的测向结果。
具体实施方式
本发明提供了一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法，下面结合附图对实施方法做进一步的说明：
步骤一，建立极化敏感阵列测向模型。假设极化敏感阵列由M个双正交偶极子对组成，阵元间距为d。远场有Q个波长为λ的完全极化窄带平面波入射到该阵列，则极化敏感阵列接收的快拍数据为y(k)＝A(θ,γ,η)s(k)+n(k)，式中y(k)＝[y1(k),y2(k),...,y2M(k)]T为2M×1维阵列快拍数据矢量，其中k表示快拍次数；A(θ,γ,η)＝[a1,a2,...,aQ]为2M×Q维的极化导向矩阵，第q个极化导向矢量为其中j为复数单位，表示Kronecker积，q＝1,2,...,Q，θ＝[θ1,θ2,...,θQ]为信源方位角矢量，γ＝[γ1,γ2,...,γQ]为极化辐角矢量，η＝[η1,η2,...,ηQ]为极化相位差矢量；s(k)＝[s1(k),s2(k),...,sQ(k)]T为Q×1维信号矢量；n(k)为2M×1维服从高斯分布的复噪声矢量。则阵元接收数据的协方差矩阵可以表示为其中K为最大快拍数，H表示共轭转置。
步骤二，初始化种群中的量子花粉，构造适应度函数且计算每个量子花粉适应度，并确定全局最优量子花粉。考虑由W棵量子显花植物组成的种群，t表示种群迭代次数，初始迭代次数为t＝1。假设每一棵显花植物仅开一朵花，并且每朵花仅产生一个花粉配子，则种群中共有W个量子花粉，其中第w(w＝1,2,...,W)个量子花粉可以表示为 i＝1,2,...,3Q。把第w个量子花粉从量子态映射到待求解变量的定义区间得到的花粉为其中与极化敏感阵列的信源方位角矢量θ＝[θ1,θ2,...,θQ]相对应，与阵列的极化辐角矢量γ＝[γ1,γ2,...,γQ]相对应，与阵列的极化相位差矢量η＝[η1,η2,...,ηQ]相对应。计算各个量子花粉的适应度，第w(w＝1,2,...,W)个量子花粉的适应度函数为其中tr()为矩阵求迹函数，并将适应度最大值对应的量子花粉记为全局最优量子花粉
步骤三，每个量子花粉依概率从全局授粉和局部授粉两种量子演化规则中选择一种生成一个新的量子花粉。对于第w个量子花粉，产生一个[0,1]区间内的随机数若其中μ为转移概率，则进行全局授粉，第w个量子花粉的量子旋转角矢量为w＝1,2,...,W，其第i维量子旋转角为其中i＝1,2,...,3Q，c1为变异概率，为[0,1]区间内的随机数，并且对量子旋转角进行边界约束检查，量子旋转角的每一维都要限制在一定区域内，即其中为量子旋转角的第i维上限。则对应的量子花粉的产生公式为其中i＝1,2,...,3Q。反之，若则进行局部授粉，第w个量子花粉的第i维量子旋转角为其中i＝1,2,...,3Q，c2为变异概率，和分别表示种群中除第w个量子花粉外的其它第个量子花粉和第e个量子花粉的第i维分量，e为{1,2,...,M}内的随机整数，且对量子旋转角进行边界约束检查，量子旋转角的每一维都要限制在一定区域内，即其中为量子旋转角第i维上限。则对应量子花粉的产生公式为其中i＝1,2,...,3Q。
步骤四，把每个量子花粉映射为花粉，计算每个量子花粉的适应度并使用贪婪选择策略选择量子花粉。把新产生的第w(w＝1,2,...,W)个量子花粉映射为花粉，利用其花粉计算适应度值作为量子花粉的适应度，采用贪婪选择策略选取新的量子花粉，若则令
步骤五，使用量子差分演进机制产生新的量子花粉，并使用贪婪选择策略进行选择。
量子差分演进机制为：随机选择更新后种群中L(L＜W)个新产生的量子花粉组成一个新的集合，并对该集合中的所有量子花粉进行变异、交叉和选择操作。集合中第l个量子花粉即为种群中第Γl个新产生的量子花粉，则该集合中第l个量子花粉可以表示为其中l＝1,2,...,L。对集合中第l个量子花粉实施变异操作，获得变异量子花粉即其中i＝1,2,...,3Q；且两两互不相同，也不与Γl相同；τ为缩放比例因子。对变异量子花粉实施交叉操作，获得差分量子花粉即其中i＝1,2,...,3Q；为[0,1]区间内的随机数；CR为交叉概率，取值范围为[0,1]；χ为{1,2,...,3Q}之间的随机整数。
采用贪婪选择策略进行选择操作，把差分量子花粉从量子态映射到待求解变量的定义区间，得到差分花粉分别计算差分量子花粉的适应度以及种群中第Γl个量子花粉的适应度若则令将种群中适应度函数最大值对应的量子花粉记为全局最优量子花粉
步骤六，判断是否达到最大迭代次数：若达到最大迭代次数，执行步骤七；否则，令t＝t+1，返回步骤三继续进行迭代。
步骤七，输出全局最优量子花粉，经过映射变换获得相应方位角、极化辐角和极化相位差的极大似然估计值。
基于量子差分花授粉搜索机制的测向方法参数设置如下：阵元数量M＝8，阵元间距信源数Q＝3，信源方位角矢量θ＝[20°,40°,60°]，信源极化辐角矢量γ＝[10°,30°,50°]，极化相位差矢量η＝[90°,90°,90°]，最大快拍数K＝500，种群量子花粉数量W＝100，迭代次数为1000，转移概率μ＝0.8，变异概率c1＝0.6，c2＝0.1，L＝20，缩放比例因子τ＝0.3，交叉概率CR＝0.9。
由图4和图5可知，本发明所提方法能够对相干信源进行有效测向。

Claims (7)

1.一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法，其特征在于：(1)建立极化敏感阵列测向模型；(2)初始化种群中的量子花粉，构造适应度函数且计算每个量子花粉适应度，并确定全局最优量子花粉；(3)每个量子花粉依概率从全局授粉和局部授粉两种量子演化规则中选择一种生成一个新的量子花粉；(4)把每个量子花粉映射为花粉，计算每个量子花粉的适应度并使用贪婪选择策略选择量子花粉；(5)使用量子差分演进机制产生新的量子花粉，并使用贪婪选择策略进行选择；(6)判断是否达到最大迭代次数：若达到最大迭代次数，执行步骤七；否则，令t＝t+1，返回步骤三继续进行迭代；(7)输出全局最优量子花粉，经过映射变换获得相应方位角、极化辐角和极化相位差的极大似然估计值。
2.根据权利要求1所述的一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法，其特征在于：所述的步骤(1)建立极化敏感阵列测向模型的过程为：假设极化敏感阵列由M个双正交偶极子对组成，阵元间距为d，远场有Q个波长为λ的完全极化窄带平面波入射到该阵列，则极化敏感阵列接收的快拍数据为
y(k)＝A(θ,γ,η)s(k)+n(k) (1)
式中y(k)＝[y1(k),y2(k),...,y2M(k)]T为2M×1维阵列快拍数据矢量，其中k表示快拍次数；A(θ,γ,η)＝[a1,a2,...,aQ]为2M×Q维的极化导向矩阵，第q个极化导向矢量为
<mrow> <msub> <mi>a</mi> <mi>q</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>a</mi> <mi>r</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&amp;theta;</mi> <mi>q</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CircleTimes;</mo> <mi>u</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&amp;theta;</mi> <mi>q</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>&amp;gamma;</mi> <mi>q</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>&amp;eta;</mi> <mi>q</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中j为复数单位，表示Kronecker积，
<mrow> <mi>u</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&amp;theta;</mi> <mi>q</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>&amp;gamma;</mi> <mi>q</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>&amp;eta;</mi> <mi>q</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msup> <mrow> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mo>-</mo> <msub> <mi>cos&amp;gamma;</mi> <mi>q</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>sin&amp;gamma;</mi> <mi>q</mi> </msub> <msub> <mi>cos&amp;theta;</mi> <mi>q</mi> </msub> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <msub> <mi>j&amp;eta;</mi> <mi>q</mi> </msub> </mrow> </msup> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow> <mi>T</mi> </msup> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
q＝1,2,...,Q，θ＝[θ1,θ2,...,θQ]为信源方位角矢量，γ＝[γ1,γ2,...,γQ]为极化辐角矢量，η＝[η1,η2,...,ηQ]为极化相位差矢量；s(k)＝[s1(k),s2(k),...,sQ(k)]T为Q×1维信号矢量；n(k)为2M×1维服从高斯分布的复噪声矢量；则阵元接收数据的协方差矩阵可以表示为
<mrow> <mover> <mi>R</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>K</mi> </mfrac> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msup> <mi>y</mi> <mi>H</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>4</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中K为最大快拍数，H表示共轭转置。
3.根据权利要求1所述的一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法，其特征在于：所述的步骤(2)的过程如下：考虑由W棵量子显花植物组成的种群，t表示种群迭代次数，初始迭代次数为t＝1，假设每一棵显花植物仅开一朵花，并且每朵花仅产生一个花粉配子，则种群中共有W个量子花粉，其中第w(w＝1,2,...,W)个量子花粉可以表示为
<mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mi>w</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>=</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mi>Q</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中i＝1,2,...,3Q；把第w个量子花粉从量子态映射到待求解变量的定义区间得到的花粉为其中与极化敏感阵列的信源方位角矢量θ＝[θ1,θ2,...,θQ]相对应，与阵列的极化辐角矢量γ＝[γ1,γ2,...,γQ]相对应，与阵列的极化相位差矢量η＝[η1,η2,...,ηQ]相对应，第w(w＝1,2,...,W)个量子花粉的适应度函数为其中
<mrow> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>w</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mi>A</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>w</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <msup> <mrow> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msup> <mi>A</mi> <mi>H</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>w</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mi>A</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>w</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;rsqb;</mo> </mrow> <mrow> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msup> <msup> <mi>A</mi> <mi>H</mi> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>w</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中tr()为矩阵求迹函数，并将适应度最大值对应的量子花粉记为全局最优量子花粉
4.根据权利要求1所述的一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法，其特征在于：所述的步骤(3)中生成新的量子花粉过程如下：对于第w个量子花粉，产生一个[0,1]区间内的随机数μ为转移概率，其中
(1)若则进行全局授粉，第w个量子花粉的量子旋转角矢量为
<mrow> <msubsup> <mi>v</mi> <mi>w</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mi>Q</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>7</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式中w＝1,2,...,W；其第i维量子旋转角为
<mrow> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msub> <mi>c</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>&amp;times;</mo> <msubsup> <mi>&amp;xi;</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;times;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>g</mi> <mi>b</mi> <mi>e</mi> <mi>s</mi> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>8</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中i＝1,2,...,3Q，c1为变异概率，为[0,1]区间内的随机数，并且对量子旋转角进行边界约束检查，量子旋转角的每一维都要限制在一定区域内，即
其中为量子旋转角的第i维上限；则对应的量子花粉的产生公式为
<mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <mo>|</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;times;</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msqrt> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> <mo>&amp;times;</mo> <mi>s</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>10</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中i＝1,2,...,3Q；
(2)若则进行局部授粉，第w个量子花粉的第i维量子旋转角为
其中i＝1,2,...,3Q，c2为变异概率，和分别表示种群中除第w个量子花粉外的其它第个量子花粉和第e个量子花粉的第i维分量，e为{1,2,...,M}内的随机整数，且对量子旋转角进行边界约束检查，量子旋转角的每一维都要限制在一定区域内，即
其中为量子旋转角第i维上限。则对应量子花粉的产生公式为
<mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <mo>|</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>&amp;times;</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>s</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msqrt> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> <mo>&amp;times;</mo> <mi>s</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>v</mi> <mrow> <mi>w</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>13</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中i＝1,2,...,3Q。
5.根据权利要求1所述的一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法，其特征在于：所述的步骤(4)过程如下：把新产生的第w(w＝1,2,...,W)个量子花粉映射为花粉，利用其花粉计算适应度值
<mrow> <mi>f</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>w</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>t</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>P</mi> <mrow> <mi>A</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mi>w</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msub> <mover> <mi>R</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>14</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，公式(14)计算结果作为量子花粉的适应度，采用贪婪选择策略选取新的量子花粉，若则令
6.根据权利要求1所述的一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法，其特征在于：所述的步骤(5)中量子差分演进机制如下：随机选择更新后种群中L(L＜W)个新产生的量子花粉组成一个新的集合，并对该集合中的所有量子花粉进行变异、交叉和选择操作，集合中第l个量子花粉即为种群中第Γl个新产生的量子花粉，则该集合中第l个量子花粉可以表示为
<mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <msub> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mi>l</mi> </msub> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <msub> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <msub> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>,</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <msub> <mi>&amp;Gamma;</mi> <mi>l</mi> </msub> <mo>,</mo> <mn>3</mn> <mi>Q</mi> </mrow> <mrow> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>15</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中l＝1,2,...,L；对集合中第l个量子花粉实施变异操作，获得变异量子花粉即
其中i＝1,2,...,3Q，ε,z,且两两互不相同，也不与Γl相同，τ为缩放比例因子；对变异量子花粉实施交叉操作，获得差分量子花粉即
其中i＝1,2,...,3Q；为[0,1]区间内的随机数；CR为交叉概率，取值范围为[0,1]；χ为{1,2,...,3Q}之间的随机整数。
7.根据权利要求1所述的一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法，其特征在于：所述的步骤(5)中贪婪选择策略如下：把差分量子花粉从量子态映射到待求解变量的定义区间，得到差分花粉分别计算差分量子花粉的适应度以及种群中第Γl个量子花粉的适应度若则令将种群中适应度函数最大值对应的量子花粉记为全局最优量子花粉
CN201710722329.2A 2017-08-22 2017-08-22 一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法 Active CN107656239B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710722329.2A CN107656239B (zh) 2017-08-22 2017-08-22 一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710722329.2A CN107656239B (zh) 2017-08-22 2017-08-22 一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107656239A true CN107656239A (zh) 2018-02-02
CN107656239B CN107656239B (zh) 2020-12-04

Family

ID=61128007

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710722329.2A Active CN107656239B (zh) 2017-08-22 2017-08-22 一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107656239B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108828503A (zh) * 2018-06-08 2018-11-16 哈尔滨工程大学 一种基于量子模因演化机理的波束空间测向方法
CN108983142A (zh) * 2018-05-23 2018-12-11 哈尔滨工程大学 一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法
CN109270485A (zh) * 2018-09-01 2019-01-25 哈尔滨工程大学 一种基于量子细胞膜优化机理的空时测向方法
CN112649799A (zh) * 2020-12-04 2021-04-13 浙江大学 一种mimo雷达幅相误差矫正方法
CN114545343A (zh) * 2022-02-21 2022-05-27 西安电子科技大学 基于量子认知的雷达干扰决策方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104898085A (zh) * 2015-05-14 2015-09-09 电子科技大学 一种极化敏感阵列参数估计的降维music算法
CN105335615A (zh) * 2015-10-31 2016-02-17 电子科技大学 一种低复杂度的二维角度和极化参数联合估计方法
CN106658524A (zh) * 2016-09-28 2017-05-10 哈尔滨工程大学 一种认知异构网络中基于量子花授粉搜索机制的多目标频谱分配方法
US20170147695A1 (en) * 2015-11-22 2017-05-25 Jeanne Louise Shih Method and system for matching users serendipitously based on a quantum processing unit

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104898085A (zh) * 2015-05-14 2015-09-09 电子科技大学 一种极化敏感阵列参数估计的降维music算法
CN105335615A (zh) * 2015-10-31 2016-02-17 电子科技大学 一种低复杂度的二维角度和极化参数联合估计方法
US20170147695A1 (en) * 2015-11-22 2017-05-25 Jeanne Louise Shih Method and system for matching users serendipitously based on a quantum processing unit
CN106658524A (zh) * 2016-09-28 2017-05-10 哈尔滨工程大学 一种认知异构网络中基于量子花授粉搜索机制的多目标频谱分配方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KEZHONG LU: "Quantum-Behaved Flower Pollination Algorithm", 《2015 14TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON DISTRIBUTED COMPUTING AND APPLICATIONS FOR BUSINESS ENGINEERING AND SCIENCE (DCABES)》 *
刁鸣: "基于特征空间算法的非圆相干信源DOA估计", 《哈尔滨工程大学学报》 *
庞伟正: "基于粒子群优化算法的相干信源波达方向估计", 《哈尔滨工程大学学报》 *
段艳明: "基于量子行为的花朵授粉算法", 《兰州理工大学学报》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108983142A (zh) * 2018-05-23 2018-12-11 哈尔滨工程大学 一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法
CN108828503A (zh) * 2018-06-08 2018-11-16 哈尔滨工程大学 一种基于量子模因演化机理的波束空间测向方法
CN108828503B (zh) * 2018-06-08 2022-08-02 哈尔滨工程大学 一种基于量子模因演化机理的波束空间测向方法
CN109270485A (zh) * 2018-09-01 2019-01-25 哈尔滨工程大学 一种基于量子细胞膜优化机理的空时测向方法
CN109270485B (zh) * 2018-09-01 2023-04-28 哈尔滨工程大学 一种基于量子细胞膜优化机理的空时测向方法
CN112649799A (zh) * 2020-12-04 2021-04-13 浙江大学 一种mimo雷达幅相误差矫正方法
CN112649799B (zh) * 2020-12-04 2022-09-23 浙江大学 一种mimo雷达幅相误差矫正方法
CN114545343A (zh) * 2022-02-21 2022-05-27 西安电子科技大学 基于量子认知的雷达干扰决策方法
CN114545343B (zh) * 2022-02-21 2024-06-07 西安电子科技大学 基于量子认知的雷达干扰决策方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107656239B (zh) 2020-12-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107656239A (zh) 一种基于极化敏感阵列的相干信源测向方法
CN101592721B (zh) 基于特征值重构的相干信号到达角估计方法
CN103308904B (zh) 一种兼顾近场和远场性能的三维摄像声纳系统换能器阵列的稀疏优化方法
CN105403856A (zh) 基于嵌套式最小冗余阵列的波达方向估计方法
CN105335615B (zh) 一种低复杂度的二维角度和极化参数联合估计方法
CN107290709A (zh) 基于范德蒙分解的互质阵列波达方向估计方法
Guo et al. Traffic target location estimation based on tensor decomposition in intelligent transportation system
CN107037392A (zh) 一种基于压缩感知的自由度增加型互质阵列波达方向估计方法
CN104991236A (zh) 一种单基地mimo雷达非圆信号相干源波达方向估计方法
CN104515969A (zh) 一种基于六角形阵列的相干信号二维doa估计方法
CN109782218A (zh) 一种基于双平行天线阵的相干分布式非圆信号doa估计方法
Tan et al. Covariance matrix reconstruction for direction finding with nested arrays using iterative reweighted nuclear norm minimization
CN101483280B (zh) 一种稳健波束合成器权值求解方法
CN112255629A (zh) 基于联合uca阵列的序贯esprit二维不相干分布源参数估计方法
Gong et al. Spatially spread dipole/loop quint for vector‐cross‐product‐based direction finding and polarisation estimation
Yang et al. Using coupled multilinear rank-(L, L, 1) block term decomposition in multi-static-multi-pulse MIMO radar to localize targets
Chen et al. DOA and noncircular phase estimation of noncircular signal via an improved noncircular rotational invariance propagator method
CN108051773A (zh) 基于盖式圆盘准则估计信源数目的epuma方法
Xu et al. Search‐free direction‐of‐arrival estimation for transmit beamspace multiple‐input multiple‐output radar via tensor modelling and polynomial rooting
Kumar et al. Genetic Algorithm based optimization of uniform circular array
Liu et al. An Accurate Sparse Recovery Algorithm for Range‐Angle Localization of Targets via Double‐Pulse FDA‐MIMO Radar
CN110471041A (zh) 一种基于Vivado HLS的二维DOA估计方法
Wu et al. Coherent Target Direction‐of‐Arrival Estimation for Coprime Arrays: From Spatial Smoothing Perspective
CN109633635A (zh) 基于结构化递归最小二乘的米波雷达测高方法
Tang et al. Direction‐of‐Arrival Estimation Method for Principal Singular Vectors Based on Multiple Toeplitz Matrices

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant