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网站空间和服务器,宁波快速建站模板,广州网站建设推荐q479185700霸屏,生活服务网站开发与设计波束成形深度学习赋能#xff01;可解释高效单快拍DOA估计新方案deep-MPDR 一、文章题目 基于可解释高效波束成形的深度学习单快拍波达方向估计#xff08;Interpretable and Efficient Beamforming-Based Deep Learning for Single Snapshot DOA Estimation#xff09;二、…波束成形深度学习赋能可解释高效单快拍DOA估计新方案deep-MPDR一、文章题目基于可解释高效波束成形的深度学习单快拍波达方向估计Interpretable and Efficient Beamforming-Based Deep Learning for Single Snapshot DOA Estimation二、摘要本文提出一种用于单快拍波达方向DOA估计的可解释深度学习方法。MUSIC和ESPRIT等传统子空间方法在均匀线阵上采用空间平滑实现单快拍DOA估计但存在阵列孔径减小和不适用于稀疏阵列的缺陷压缩感知CS和迭代自适应方法IAA等单快拍方法则面临计算成本高、收敛速度慢的问题难以满足实时应用需求。近年来基于深度学习的DOA估计方法展现出良好的精度和速度优势但深度网络的“黑箱”特性阻碍了其实际部署。为此本文提出一种deep-MPDR网络将最小功率无失真响应MPDR型波束成形器转化为深度学习框架显著提升了模型的泛化性和效率。通过模拟数据集和真实数据集的综合实验验证该方法在推理时间和估计精度上均优于传统方法且相较于其他深度学习DOA估计网络在效率、泛化性和可解释性方面表现突出。三、引言波达方向DOA估计又称测向是传感器阵列信号处理中的核心技术广泛应用于雷达、射电天文学、声纳、导航、遥感、无线通信、生物医学工程和语音处理等多个工程领域。尽管已有大量研究提出了多种算法并对其性能进行了深入分析但这些研究大多集中于多快拍的渐近场景。然而在汽车雷达等实际动态应用场景中可用的DOA估计数据往往仅局限于有限数量的雷达传感器阵列快拍在最具挑战性的情况下甚至仅为单快拍。DOA估计方法的研究已历经漫长历程。二战时期诞生的传统Bartlett波束成形器基于时空采样数据的傅里叶谱分析但存在旁瓣电平高和瑞利分辨率受限的问题。随后最小功率无失真响应MPDR波束成形器和最小方差无失真响应MVDR波束成形器常称为Capon波束成形器被相继提出这些技术旨在提升近距离信源场景下的信源估计性能。除波束成形方法外基于参数子空间的方法包括多重信号分类MUSIC、旋转不变技术参数估计ESPRIT及其各类变体通过数据的二阶统计量实现DOA估计非线性最小二乘NLS方法又称确定性最大似然DML估计则需通过多维网格搜索求解但计算复杂度随信源数量呈指数增长。为减轻计算负担基于稀疏正则化的凸近似方法如压缩感知和迭代自适应方法IAA被提出但前者对阵列设计有严格要求后者仍存在计算成本问题。这些传统方法均存在明显局限性需已知信源数量、依赖多快拍数据、不适用于稀疏阵列或计算复杂等。近年来数据驱动的深度学习DOA估计方法虽具有推理速度快、超分辨能力强等优势但普遍缺乏可解释性现有基于模型的深度学习方法仍受限于未知阵列结构和信源数量场景下的性能不足。因此探索可解释、泛化性强且高性能的深度网络架构仍是信号处理领域的关键挑战。本文提出一种可解释、高效的深度学习网络deep-MPDR将MPDR波束成形器原理映射至深度学习框架融合传统模型的领域知识与深度学习的优势。通过多场景实验验证该方法在推理时间、精度、泛化性和可解释性上均优于传统算法和其他深度学习方法为单快拍DOA估计提供了新的解决方案。四、方法简介本文提出的deep-MPDR网络核心是将MPDR波束成形器与深度学习相融合将DOA估计转化为谱估计问题而非多标签分类任务主要包括系统模型、网络架构、数据生成与训练三部分1. 系统模型考虑K个窄带远场信源信号入射到含N个阵元的通用线性全向天线阵列单快拍场景下信号模型为yA(θ)sny A(\theta)s nyA(θ)sn其中A(θ)A(\theta)A(θ)为阵列流形矩阵sss为信源向量nnn为复高斯白噪声向量。MPDR波束成形器通过最小化输出功率并约束目标信号无失真求解权重IAA算法通过离散DOA空间构建虚拟协方差矩阵迭代估计反射系数其每次迭代本质上等价于MPDR型波束成形。2. deep-MPDR架构将MPDR波束成形权重计算转化为深度学习的矩阵乘法操作核心是通过可学习复参数矩阵Φ1−Φ5\Phi_1-\Phi_5Φ1​−Φ5​映射MPDR的物理过程Φ1\Phi_1Φ1​对应阵列字典矩阵Φ2−Φ3\Phi_2-\Phi_3Φ2​−Φ3​实现协方差矩阵逆相关操作Φ4−Φ5\Phi_4-\Phi_5Φ4​−Φ5​关联对角占优矩阵。网络输出经归一化层缩放至0-1和软阈值层含可学习参数α\alphaα和β\betaβ处理得到反射功率伪谱通过峰值搜索实现DOA估计。3. 数据生成与训练模拟数据集采用64阵元均匀线阵生成含3个目标、SNR为15dB的100万条波束向量标签为目标方向的反射系数幅值真实数据集基于TI成像雷达、FLIR立体相机、Velodyne激光雷达等多模态传感器采集含195条单目标波束向量可叠加生成多目标数据训练配置采用Adam优化器、MSE损失函数训练100个epoch批大小为1024通过验证集选择最优权重以避免过拟合。五、结论本文提出的deep-MPDR网络融合了MPDR波束成形器的领域知识与深度学习的优势为单快拍DOA估计提供了可解释、高效的解决方案。该网络通过将MPDR波束成形器转化为深度学习框架避免了大型矩阵求逆带来的高计算成本实现了快速推理同时得益于模型驱动的设计其参数数量远少于传统数据驱动深度学习方法泛化性更强能够有效适配信源数量未知、稀疏阵列等复杂场景。综合模拟数据集和真实数据集的实验验证表明deep-MPDR在推理时间、估计精度、可分离性和可解释性方面均表现优异在SNR0dB时精度与IAA、Bartlett波束成形器相当且显著优于CNN、MLP等深度学习模型在近距离目标分辨、多目标扩展和稀疏阵列适配场景下泛化性能突出通过对可学习参数的频谱分析验证了其与MPDR波束成形器的物理关联解决了深度学习“黑箱”问题。该方法为汽车雷达等实时DOA估计应用提供了新的技术路径未来有望进一步拓展至更多传感器阵列场景和低信噪比环境。