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题名稀疏圆阵的双深度Q学习非均匀阵列位置优化设计
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作者
陈涛
梁曜鹏
陈旭
詹磊
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《电子与信息学报》
2025年第10期3783-3792,共10页
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基金
国家自然科学基金(62071137)。
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文摘
针对工程应用中阵元位置和阵元数量受限条件下的稀疏圆形阵列布阵场景,为了满足在通道数有限的前提下保证阵列波达方向(DOA)估计性能的需求,该文提出一种基于双深度Q学习(DDQN)的稀疏圆形阵列优化设计算法,实现了更加灵活和高效的阵列优化设计策略生成。首先,为了保证优化阵列的DOA估计精度以及角度分辨力,以最小化2维DOA估计Ziv-Zakai下界(ZZB)和峰值旁瓣电平(PSL)为优化目标完成稀疏圆形阵列优化问题建模。然后,构造动作空间、状态空间和奖励值函数等模型,采用DDQN算法对优化问题进行求解,最终设计出稀疏圆形优化阵列。实验结果表明,在布阵场景受限条件下,算法收敛性能良好,稀疏圆形阵列优化设计的有效性得到验证,且设计出的稀疏圆形优化阵列具备稳健的DOA估计综合性能。
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关键词
阵列优化设计
稀疏圆形阵列
DOA估计
深度强化学习
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Keywords
Array optimization design
Sparse circular array
Direction-of-Arrival(DOA)estimation
Deep Reinforcement Learning(DRL)
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分类号
TN911.7
[电子电信]
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