冯 舒,于战海,王云汉

(1.吉林大学通信工程学院,吉林长春 130022;2.东北电力大学能源与动力工程学院,吉林长春 132012; 3.东北电力大学自动化工程学院,吉林长春 132012)

基于蝙蝠算法与信号稀疏分解的DOA估计研究

冯 舒1,于战海2,王云汉3

(1.吉林大学通信工程学院,吉林长春 130022;2.东北电力大学能源与动力工程学院,吉林长春 132012; 3.东北电力大学自动化工程学院,吉林长春 132012)

稀疏分解的DOA估计法具有很高的估计精度,但稀疏分解计算量巨大,需要较长的计算时间。针对这一问题,将蝙蝠算法与信号的稀疏分解算法相结合,应用于信号的DOA估计。利用蝙蝠搜索算法搜索路径优、寻优能力强的优点,可快速寻找到正交匹配追踪过程中每一步分解的最佳原子,从而实现信号快速稀疏分解。仿真结果表明,引入蝙蝠算法后,在有效的估计条件下,加快了计算速度,减少了计算量。

DOA算法;稀疏分解;蝙蝠算法;正交匹配追踪

波达方向(DOA,direction of arrival)估计法是典型的信号源分析手法,研究人员通过长时间的相关分析,提出了一种崭新的空间稀疏性分析法,利用信号稀疏分解做DOA估计。该方法无需获得任何先验信息,亦不需要信号阵列的高敏感性,因此十分适合求解空间最优解[1,2]。

常用的稀疏分解算法包含大量计算[3]。针对这一问题,一些研究学者将仿生智能算法应用于其中,取得了一些效果。袁志刚等[4]利用禁忌遗传和原子特性实现信号稀疏分解,但全局搜索时重建信号的效果并不明显。李越雷等[5]利用粒子群算法实现PPS信号的稀疏分解,由于粒子群算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解,因此计算过程中容易出现与实际情况不符的问题,这就需要对相关问题进行进一步优化[6]。……