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一种冲击噪声条件的基于正交匹配稀疏重构的相干信源动态DOA追踪方法，其特征是：步骤一，建立冲击噪声条件下的接收数据模型，相干信号源的DOA动态跟踪模型由M个中心频率相同的远场窄带信源信号、N个阵元组成的均匀无模糊线阵构成，空间内M个信源信号从方向{θ<sub>1</sub>,θ<sub>2</sub>,…,θ<sub>M</sub>}入射到所述均匀无模糊线阵上，对阵元接收数据进行快拍采样和加权处理，第k次快拍采样数据是X(k)＝AS(k)+N(k)，其中X(k)＝[x<sub>1</sub>(k),x<sub>2</sub>(k),…,x<sub>N</sub>(k)]<sup>T</sup>表示接收数据矢量，S(k)＝[s<sub>1</sub>(k),s<sub>2</sub>(k),…,s<sub>M</sub>(k)]<sup>T</sup>表示窄带信号矢量，N(k)＝[n<sub>1</sub>(k),n<sub>2</sub>(k),…,n<sub>N</sub>(k)]<sup>T</sup>表示独立同分布的满足SαS分布的加性冲击噪声矢量，信号导向矢量矩阵是A(θ)＝[a(θ<sub>1</sub>),a(θ<sub>2</sub>),…,a(θ<sub>M</sub>)]，其中θ＝(θ<sub>1</sub>,θ<sub>2</sub>,…,θ<sub>M</sub>)是信源信号的入射角度，随时间变化的函数关系已知，α(θ<sub>m</sub>)＝[exp(‑jω<sub>0</sub>τ<sub>1m</sub>),exp(‑jω<sub>0</sub>τ<sub>2m</sub>),…,exp(‑jω<sub>0</sub>τ<sub>Nm</sub>)]<sup>T</sup>表示第m个入射信号的导向矢量，m＝1,2,…,M，其中，<img file="FDA0001113527200000011.GIF" wi="359" he="110" />c为光速，f为远场入射信号的频率，λ为入射信号的波长，<img file="FDA0001113527200000012.GIF" wi="748" he="118" />表示第m个入射信号到达第n个阵元时相对于参考阵元的延时，l表示均匀线阵两阵元间距离，定义阵元接收数据协方差矩阵为C(k)，C(k)的初始值为0，即C(0)＝0；步骤二，对快拍采样的数据做去冲击预处理，以每一次采样数据为单位，估计接收数据的幅值上限max{|x<sub>1</sub>(k)|,|x<sub>2</sub>(k)|,…,|x<sub>N</sub>(k)|}，其中max{}为取最大值函数，对各阵元接收数据以<img file="FDA0001113527200000013.GIF" wi="934" he="181" />为标准进行归一化处理，其中p的值根据冲击噪声SαS分布的特征指数决定；步骤三，更新采样数据协方差矩阵，第k次得到的更新数据为C(k)＝βC(k‑1)+(1‑β)R<sub>z</sub>，其中β是数据更新的遗忘系数，β∈(0,1)，R<sub>z</sub>是去冲击预处理后得到的数据协方差矩阵，R<sub>z</sub>＝Z(k)Z<sup>H</sup>(k)；步骤四，对更新后的数据进行奇异值分解，提取信号空间分量，奇异值分解后得到的是低维数据量，利于基于压缩感知理论进行信号的稀疏重构；步骤五，利用正交匹配稀疏重构处理动态更新数据，得到该采样时刻的动态目标波达角度估计；步骤六，如果达到最大跟踪次数，执行步骤七，否则返回步骤二继续估计动态目标的下一时刻波达方向值；步骤七，得到所有快拍采样下的动态目标波达方向值后，输出冲击噪声条件的动态目标DOA跟踪结果。 |
