(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111421629.X (22)申请日 2021.11.26 (71)申请人 哈尔滨工程大 学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南 通大街145号哈尔滨工程大学科技处 知识产权办公室 (72)发明人 高洪元　王钦弘　程建华　崔志华　 陈梦晗　杜子怡　狄妍岐　赵立帅　 武文道　 (51)Int.Cl. G01S 3/14(2006.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 冲击噪声环境下互质阵列的幅相误差校正 和测向方法 (57)摘要 本发明提供一种冲击噪声环境下互质阵列 的幅相误差校正和测向方法， 首先采用外加辅助 源的校正算法得出幅相误差的粗估计值， 再用量 子哈里斯鹰算法在粗估计相位误差周围进行搜 索， 可以实现在极低信噪比下对幅相误差进行更 精确的估计。 同时， 在冲击噪声下互质阵列的波 达方向估计问题上， 本发明所设计的基于量子哈 里斯鹰机制的分数低阶协方差结合虚拟矩 阵的 极大似然测向方法， 可在相同信噪比下取得比其 他传统算法更低的均方根误差， 其中引入的虚拟 阵列和空间平滑算法， 可有效提高互质阵列的空 间自由度。 权利要求书5页 说明书13页 附图4页 CN 114167347 A 2022.03.11 CN 114167347 A 1.冲击噪声环境下互质阵列的幅相误差校正和 测向方法， 其特 征在于， 步骤如下： 步骤一： 建立冲击噪声下存在幅相误差时互质阵列接收信号的数学模型， 并采取有源 校正的方法估计其幅相误差； 步骤二： 初始化量子哈里斯鹰种群并构造目标函数和适应度函数； 计算初始化后量子 哈里斯鹰的适应度值并更新 最优适应度和最优量子哈里斯鹰的位置； 步骤三： 执 行量子哈里斯鹰算法； 步骤四： 检测循环次数t是否等于Ta， 若是则输出最佳适应度 和最佳适应度位置 并按照公式 输出估计的第m个阵元的相位误 差； 若循环次数t小于Ta， 则令t＝t+1， 回到步骤三； 步骤五： 用互质阵列接收信号， 计算 其分数低阶协方差矩阵， 并进行幅相误差补偿； 步骤六： 初始化 量子哈里斯鹰种群并给 出适应度函数； 步骤七： 执行步骤三， 在每一次迭代结束后， 将第i只量子哈里斯鹰的位置向量 代入 适应度函数中计算其适应度值； 并更新最佳适应度 和最佳适应度的鹰所在的量子位置 检查迭代次数t是否等于设定最大迭代次数Tb， 若是， 则将 映射为估计的 波达角 其映射关系为 若不是， 则令t＝t+1， 继续执行步骤三 直至迭代次数达 到要求为止。 2.根据权利要求1所述的冲击噪声环境下互质阵列的幅相误差校正和测向方法， 其特 征在于， 步骤一具体包括： 计算互质阵列接收数据x(k)的分数低阶协方差矩阵Cfloc， 该矩阵 第g行第h列的元素为 其中(·)*是求共轭操作， E (·)是求数学期望操作， xg(t)、 xh(t)分别是第g个阵元和第h个阵元接收数据， p是任选计算常数， 且0＜p≤1； 分数低阶协方差矩阵的元素可由互质 阵列接收到的有限快拍数据估计为 其中xg(k)、 xh(k)是第g个、 第h个阵元接收的第k次快拍数据； 对分数低阶协方差矩阵进行特 征值分解， 并将其特 征值从大至小排序， 其特征值对应的 特征向量分别为ζ1至 由特征分解性质可知Γa( θ0)＝ ε ζ1， 其中 是分数低阶协方差矩阵最大的特 征值对应的特 征向量； 该向量 等式展开后可写为 等式中， 是第m个阵元的幅相误差值； 等式左侧 μm是待估计的值， 右侧ε是未知参 数， 其余都是已知量； 根据对应项相等的原则， 可由ε ξ1,1＝1计算出参数ε的值， 进一步即可 估计出幅相误差矩阵记为Γb。 3.根据权利要求1所述的冲击噪声环境下互质阵列的幅相误差校正和测向方法， 其特权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114167347 A 2征在于， 步骤二具体包括： 首先， 提取估计出的幅相误差矩阵Γb中阵元的相位值， 记为 其中 是第m个阵元相位误差的估计值， 此时相位误差估计值的单位是弧度制， 将其转化为角度制， 转 化关系为 随后初始化量子哈里斯鹰的量子位置并设定算法的参数； 设定种群中， 量子哈里斯鹰 的数目为Na， 最大迭代次数为Ta， 迭代标号为t， t∈[1,Ta]； 第t次迭代时， 第i只量子哈里斯 鹰的位置为 其中， 为阵元个数， 且 初代量 子哈里斯鹰的量子位置是[ 0,1]之间的均匀随机数； 对于每一只量子哈里斯鹰， 均设定其第 m维的物理位置上限 其物理位置下限为 其中， δ是设定的量子 哈里斯鹰搜索区间长度的一半； 第t次迭代时， 第i只量子哈里斯鹰第m维的量子位置与 物理 位置关系为 是第i只哈里斯鹰第t次迭代时， 估计的第m 个阵元的相位误差值； 则第t次迭代 时， 由第i只量子哈里斯鹰的量子位置计算得出的相位 误差估计对角度阵应当为 其中， 用矩阵Γg对步骤二中计算出的分数低阶协方差矩阵Cfloc进行误差补 偿， 记 上标H代表求矩阵的共轭转置， ( ·)‑1是矩阵求逆的操作； 然后生 成原互质阵列的虚拟阵列， 再由误差补偿后的分数低阶协方差矩阵 生成该虚拟阵列阵 元接收的虚拟快拍矢量， 并从中截取 连续部分的虚拟阵元 所接收的虚拟快拍矢量； 然后对误差补偿后的矩阵 进行向量化， 记向量化后得到的 维的列向量 为 同时对 η两个向量去冗余、 排序， 生成两个新的列向量 此时的向量 中 含有连续的 行元素， 该部分元素即是均匀虚拟阵列的位置集合， 而 中对 应位置的元素就是均匀虚拟阵列所接收的虚拟快拍数据， 截取 中相应位置的元素， 生成 一个新的列向量 即是虚拟均匀阵元的单 快拍数据矢量； 随后采用空间平滑算 法， 将虚拟阵列分为 个互相重叠的子阵列， 每个子阵列有 个均匀阵元， 将所有子阵列的虚拟接收数据矢量拼接成一个 维的接收矩阵 其中矩阵Z的第l列矢量Zl的元素对应的是虚拟均匀 阵列接收数据矢量 中的第 行； 将Z视作一个 次快拍的接收信号矩阵， 则其协方差矩阵RS可由矩阵Z的列向量 估算为 矩阵RS会根据由量子哈里斯鹰算法所估计出的 相位误差变化而变化； 故可将RS记为 则其极大似然方程可写为权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114167347 A 3