[发明专利]基于稀疏重构算法的阵列幅相误差估计方法

权利要求书

1.一种基于稀疏重构算法的阵列幅相误差估计方法，其特征在于，包括：

S1：获取天线阵列接收的空时数据Y；

S2：初始化加性幅相误差p_k，根据所述加性幅相误差p_k，构建带有幅相误差的字典矩阵Ψ；

S3：初始化乘性幅相误差G_j；

S4：根据所述乘性幅相误差G_j，计算得到杂波谱X的估计值；

所述S4包括：

根据所述乘性幅相误差G_j，求解稀疏公式，得到杂波谱X的估计值，所述稀疏公式的表示式为，

其中，τ表示稀疏量；

S5：根据所述杂波谱X的估计值，重新估计得到乘性幅相误差G_j+1；

所述S5包括：

S51：重新初始化

其中，g表示(N-1)×1的复变量；

S52：根据所述杂波谱X的估计值，迭代求解g，根据g得到乘性幅相误差G_j+1，

S6：根据所述乘性幅相误差G_j+1，计算得到新的杂波谱X的估计值；

S7：判断步骤S4和S5得到的两个杂波谱X的估计值的差值是否小于设置的期望值，若是，则令G_k＝G_j+1执行步骤S8，若否，则令j＝j+1，重复步骤S5-S7；

S8：根据所述乘性幅相误差G_k，利用最小二乘法得到加性幅相误差p_k，根据所述加性幅相误差p_k，更新所述带有幅相误差的字典矩阵Ψ；

所述S8包括：

S81：根据所述乘性幅相误差G_k，利用最小二乘法得到加性幅相误差p_k，计算公式如下，

p_k＝(Q_k^HQ_k+I_N)^-1Q_k^He_k，

其中，e_k＝Y-G_kΦX_k，y_k＝G_kΦX_k，H表示共轭转置；

S82：根据所述加性幅相误差p_k，更新所述带有幅相误差的字典矩阵Ψ；

S9：判断k是否满足k＞K，其中，K表示设置的迭代总步数，若是，则执行步骤S10，若否，则令k＝k+1，重复步骤S3-S9；

S10：根据所述加性幅相误差p_k，得到最终幅相误差估计结果

所述S10包括：

根据所述加性幅相误差p_k，得到最终幅相误差估计结果

其中，gg＝[1；g]，表示稀疏公式求解的幅相误差，⊙表示点乘。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

根据阵元个数N和脉冲个数L获取天线阵列接收的空时数据Y，

其中，Φ表示标准阵列流型字典矩阵，X表示杂波谱，表示真实阵列幅相误差，N表示阵元个数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21：令k＝1，得到初始化加性幅相误差p_k，p_k＝0_N×1；

S22：根据所述加性幅相误差p_k，构建带有幅相误差的字典矩阵Ψ，

Ψ＝(Φ+ΛΦ)，

其中，diag表示构建对角矩阵，表示卷积运算。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

令j＝1，得到初始化加性幅相误差G_j，