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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
中国西南电子技术研究所
成都能通科技股份有限公司
中国航空工业集团有限公司电磁频谱协同探测与智能认知联合技术中心
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出处
《电子与信息学报》
北大核心
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—通信与信息系统]
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题名基于NYFR采样均匀线阵结构的参数估计方法
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作者
陈涛
梁曜鹏
余玉威
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
中国航空工业集团有限公司电磁频谱协同探测与智能认知联合技术中心
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期3965-3972,共8页
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基金
国家自然科学基金(62071137)
中央高校基本科研业务费专项资金(3072024CFJ0801)资助课题。
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文摘
为了克服传统奈奎斯特采样带来的庞大数据量的影响,且有效解决更宽频带范围内信号接收以及信号载频(carrier frequency,CF)、波达方向(direction of arrival,DOA)参数估计问题,提出了一种基于Nyquist折叠接收机(Nyquist folding receiver,NYFR)采样的均匀线阵结构。首先,构造多通道NYFR采样阵列结构完成入射信号的接收和折叠采样处理;然后,分析并验证多通道NYFR采样信号的相位一致性;最后,分别在信号源原始奈奎斯特区间(Nyquist zone,NZ)未知和已知的情况下进行仿真实验。仿真实验结果表明,所提阵列结构下的信号模型不仅适用于CF与DOA联合估计方法,同时还适用于多种DOA估计算法,验证了所提阵列结构的正确性和有效性。
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关键词
均匀线阵
奈奎斯特折叠接收机
折叠采样
载频与波达方向联合估计
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Keywords
uniform linear array
Nyquist folding receiver(NYFR)
folding sampling
carrier frequency(CF)and direction of arrival(DOA)joint estimation
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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