一种基于线性预测的信源方向鲁棒定位算法的制作方法

技术特征：
1.一种基于线性预测的信源方向鲁棒定位算法，其特征在于：包含以下步骤：首先，构建数据矩阵：y＝x n，其中，y＝[y(1)
ꢀ…ꢀ
y(t)]，x＝a[s(1)
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s(t)]和n＝[n(1)
ꢀ…ꢀ
n(t)]分别为干净信号和噪声信号部分；基于干净信号x的线性预测性质，构建观测信号y的线性预测误差矩阵：e＝[e(1)
ꢀ…ꢀ
e(t)]，其中，a＝[a1ꢀ…ꢀ
a
k
]
t
为线性预测系数矢量，e(t)＝p(t)a-b(t)，而p(t)＝toeplitz([y
k
(t)
ꢀ…ꢀ
y
n-1
(t)]
t
，[y
k
(t)
ꢀ…ꢀ
y1(t)])，b(t)＝-[y
k 1
(t)
ꢀ…ꢀ
y
n
(t)]
t
；这里，表示第一列为c1，第一行为的toeplitz矩阵；本专利提出，通过最小化线性预测误差的加权l
p-范数(1≤p＜2)，估计线性预测系数矢量a，进而估计信源方向角：这里，‖e(t)‖
w，p
为e(t)的加权l
p-范数，定义为：其中，w为加权矩阵，定义为：其中，w为加权矩阵，定义为：为脉冲噪声的方差，为脉冲噪声的方差，表示第一列为c1，最后一行为的hankel矩阵；矩阵u(t)定义为：u(t)＝diag([|[p(t)a-b(t)]1|
p-2
ꢀ…ꢀ
|[p(t)a-b(t)]
n-k
|
p-2
]
t
)；这里提出，使用迭代重加权最小二乘法求解第一步：将u(t)和w设置为单位矩阵，估计线性预测系数矢量a：第二步：基于构造矩阵u(t)和w；第三步：更新线性预测系数矢量的估计：第四步：循环重复第二步和第三步，直到线性预测系数矢量在相邻两次迭代中的估计之差的l
2-范数小于10-13
，输出作为线性预测系数矢量的估计；于是，信源方向角可以通过求解线性预测方程：
的根求得其估计值：的相位，k＝1，2，
…
，k。

技术总结
本发明公开了一种基于线性预测的信源方向鲁棒定位算法，先构建数据矩阵，然后通过最小化线性预测误差的加权l


技术研发人员：周振华 刘勇
受保护的技术使用者：猪草微（深圳）电子有限公司
技术研发日：2020.11.27
技术公布日：2022/1/28