[发明专利]基于盲源分离的机载三维异构阵杂波与干扰抑制方法

权利要求书

1.基于盲源分离的机载三维异构阵杂波与干扰抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，设空间中存在目标回波s(t)、杂波c(t)与干扰j(t)，并且同时进入到机载三维异构阵的阵元当中，设目标信号为远场窄带信号，则接收信号为X；

步骤2，根据所述接收信号X求取相关矩阵R，对所述相关矩阵R进行特征值分解R＝UΛU^H；其中，U为特征分解得到的矩阵，Λ为相关矩阵R特征分解得到的特征值组成的对角阵，上标H表示共轭转置；

步骤3，根据所述特征分解得到的矩阵U求得白化矩阵W；采用所述白化矩阵W对所述接收信号X做白化预处理，得到白化预处理后观测数据z；

步骤4，求所述白化预处理后观测数据z的四阶累积量矩阵Q(T)和所述特征分解得到的矩阵U的估计矩阵V；

步骤5，根据所述估计矩阵V得到盲源分离结果，并使用相似系数表述算法的效果。

2.根据权利要求1所述的基于盲源分离的机载三维异构阵杂波与干扰抑制方法，其特征在于，步骤1中，所述接收信号X为：

X＝AS+N

其中，X＝[x₁,x₂,…,x_M]^T为M维的信号矢量，A为M×N维的随机混合矩阵，S＝[s₁,s₂,…,s_M]^T为信号源矢量，N＝[n₁,n₂,…,n_N]^T为M×1维的噪声矢量，上标^T表示转置。

3.根据权利要求1所述的基于盲源分离的机载三维异构阵杂波与干扰抑制方法，其特征在于，步骤2中，所述相关矩阵R为：

其中，E(i)表示求均值，N_c表示快拍数；

对所述相关矩阵R进行特征值分解：

4.根据权利要求1所述的基于盲源分离的机载三维异构阵杂波与干扰抑制方法，其特征在于，步骤3中，所述白化矩阵W为：

其中，δ为噪声方差的估计值，I表示单位矩阵，得到的白化矩阵W满足：WA＝U,A为M×N维的随机混合矩阵；白化预处理后的观测数据z＝WX。

5.根据权利要求1所述的基于盲源分离的机载三维异构阵杂波与干扰抑制方法，其特征在于，步骤4具体包含以下子步骤：

子步骤4.1，给定一个非零矩阵T＝[q_ml]_M×M，则所述四阶累积量矩阵Q(T)为：

其中，cum(·,·,·,·)为四阶累积量运算，z为白化预处理后的观测数据，z_i、z_j、z_l、z_m分别为z的第i、j、l、m个元素；上标*表示共轭；q_ml表示非零矩阵T的第m行第l列元素，当T＝e_me_l^T，e_m和e_l分别表示单位矩阵的第m行和第l列，则：

根据高阶累积量性质有：

其中，U(k,m)、U(l,m)、U(i,m)、U(j,m)分别表示矩阵U的第k、l、i、j行第m列元素，为源信号的四阶累积量，S_i、S_j、S_l、S_m为源信号的第i、j、l、m个元素，Γ_kl为对角阵；

子步骤4.2，对所述四阶累积量矩阵Q(T)进行特征值分解，得到矩阵U的估计矩阵V：

Q(T)＝VΣ′V^H

其中，Σ′为矩阵Q(T)特征分解得到的特征值组成的对角阵。

6.根据权利要求3所述的基于盲源分离的机载三维异构阵杂波与干扰抑制方法，其特征在于，步骤5中，所述盲源分离结果为：

Y＝V^HWX

相似系数的表述式为：

其中，s_j表示源信号；y_i为盲源分离得到的s_j的估计值；

当ξ_ij为1时，说明s_j与y_i只是幅度上的差异，当ξ_ij为0时，说明信号之间的相关性很弱，近似为独立；因此ξ_ij越接近1，盲源分离效果越好。