基于机器学习的信号测向方法.pdf

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1、中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn#基于机器学习的信号测向方法**吴流丽，刘章孟，黄知涛（国防科学技术大学电子科学与工程学院，长沙410073）5摘要：波达方向（DOA）估计被广泛应用在雷达、蜂窝通信、卫星通信等领域。传统的DOA估计方法运算量较大，难以对目标实现实时跟踪。本文提出一种基于机器学习的有效的到达角估计方法。该方法将测向问题转换为回归问题或分类问题，然后利用机器学习算法对这一问题进行解决。通过仿真实验验证所提算法的可行性，并与传统测向方法性能进行比较。结10果表明，基于机

2、器学习的测向算法在空域分辨率，计算效率，以及多信号环境适应性方面具有明显优势。关键词：通信与信息系统；DOA估计；机器学习；支持向量机中图分类号：TN9715DirectionfindingmethodbasedonmachinelearningWULiuli,LIUZhangmeng,HUANGZhitao(NationalUniversityofDefenseTechnology,CollegeofElectronicScienceandEngineering,Changsha410073)Abstract

3、:DOAestimationiswidelyusedinradar,celluarcommunicationandsatellitecommunication.20TraditionalDOAestimationmethodsareverytimecomsumingsothattheycannottrackamovingtargetinrealtime.Inthispaper,anewDOAestimationmethodbasedonmachinelearningisproposed.Thismethodtr

4、ansfersthedirectionfindingproblemintoaclassificationorregregationproblem,thenultilizesefficientmachinelearningmethodstosolvethisproblem.Sufficientsimulationexperimentsarecarriedouttoprovetheefficiencyoftheproposedmethodandcompareitsperformancewith25tradition

5、alDFmethods.ExperimentsresultsshowthatDOAestimationmethodbasedonmachinelearninghavesuperiorityinsapatialresolution,computationalefficiencyandcomplexsignaleviromentadaptivityovertraditionalmethods.Keywords:communicationandinformationsystem;DOAestimation;machi

6、nelearning;supportvectormachine300引言波达方向估计算法作为智能天线的关键算法之一,已经被广泛应用在雷达、蜂窝通信、卫星通信等领域。其主要目的是抗干扰并精确估计空间上互不相关信号的波达方向。传统的[1][2]35DOA估计方法主要有Music算法、Esprit算法等，但是这些算法的主要缺点是需要进行相关矩阵的满秩估计,运算量较大,会导致运算时间较长，难以对目标实现实时跟踪。而且这类算法的DOA估计结果依赖于子空间估计的结果，对非理想条件（如低信噪比，小样本，阵列位置误差以及阵元耦

7、合）较为敏感，难以在实际工程中得到应用。[3][4]机器学习因其非线性映射及泛化功能可以用于到达角估计问题，其优点在于：(1)解40决天线阵中天线出现幅相不一致情况下的到达角估计问题；(2)计算可以并行快速实现。这些优点使得基于机器学习的DOA估计问题再一次被众多学者所关注。本文首先介绍两种基于机器学习的DOA估计模型----回归模型与分类模型，进而根据这两种模型分别利用支持向量回归（SVR）或支持向量分类（SVM）对信号的到达角进行估计。基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金（编号2013430712002

8、3）作者简介：吴流丽（1991-），女，主要研究方向：信号检测与测向通信联系人：黄知涛（1976-），教授，主要研究方向：循环平稳信号处理.E-mail:723624976@qq.com-1-中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn1系统模型45考虑均匀线阵的测向问题，阵元数目为M，阵元间距为d。当同时有K个窄带信号分[5]别从θ[,,]入射时，系统的输出