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应用能源技术
2012年第3期（总第171期）
圆阵模式空间的文化粒子群极大似然测向算法
李兴华
（哈尔滨汽轮机厂有限责任公司，哈尔滨150046）
摘要：在冲击噪声背景下给出了一种估计相干和非相干信源的均匀圆阵测向方法，即基于模式空间的低阶极大似然算法（MODE-FLOM-ML）。该算法对均匀圆形阵列的输出信号进行
模式激励，使其成为模式空间内的虚拟阵列；在此基础上构造模式空间的分数低阶矩阵，成功地估计出信源的来波方向。为了快速求解所提的基于模式空间的测向算法，利用文化算法和粒子群算法的优点，设计了种可快速进行多维搜索的文化粒子群算法。Monte-Carlo仿真试验证明了所提的CP-MODE-FLOM-ML方法在检测性能上优于基于模式空间的ROC-MUSIC和 FLOM-MUSIC。
关键词：波达方向估计；分数低阶矩；文化粒子群算法；极大似然算法；模式激励
中图分类号：TN911.72，TP301.6文献标志码：A文章编号：1009-3230(2012)03-0016-05 MODE-ML algorithm of uniform circular array using cultural
particle swarm algorithm for direction finding
LI Xing -hua
(HarbinTurbineCompanyLimited，Harbin150046，China）
Abstract: A novel direction finding method of uniform circular array is proposed to estimate coherent and non coherent signals in the presence of pulse noise, which is named as MODE-FLOM-ML. The mode excitation method is used to transfom the unifom circular array in element space into a virtual ULA in mode space. Then a fractional lower order moment can be constructed to estimate DOA of signals successfully. For ftting the cost function of MODE-FLOM-ML, a cultural particle swarm algorithm is designed to fast search multi-division optimal values for considering the advantages of cultural algorithm and particle swarm optimization. Monte-Carlo simulations proved that the proposed algorithm can find directions of sources, and is superior to the ROC-MUSIC and FLOM - MUSIC using MODE spacing in performance.
Key words:DoA; Fractional lower order moment; Cultural particle swarm algorithm; Maximum likelihood algorithm; Mode excitation
0前言
传统的测向算法，大都假定阵元噪声为空时独立白高斯噪声的前提下提出的。然而在实际应用环境中，有许多具有冲激特性的非高斯噪声，如水下噪声，低频大气噪声和若干人造噪声，都可用特征指数不同的SaS过程来描述。通常应用于高斯模型的二阶以及高阶统计量方法不能应用于非
收稿日期：201202-11
修订日期：201202-20
作者简介：李兴华（1986－），男，助理工程师，学士学位，通
信工程。
万方数据
高斯SaS分布，而需使用分数低阶矩阵。
为了在冲击噪声背景下有效测向，在经典 MUSIC算法的基础上，文献[1]构造了共变矩阵提出了ROC-MUSIC方法，文献[2]构造了分数低阶矩提出了FLOM-MUSIC方法，在仿真中发现这两种算法在一些场合具有相近的性能。文献[3]构造了分数低阶协方差矩阵提出了FLOC-MUSIC等方法，性能有进一步的改进。这三种低阶矩阵方法给出了冲击噪声环境下DOA估计的