吉林大学学报(信息科学版) ›› 2015, Vol. 33 ›› Issue (4): 356-.

• 论文 • 上一篇    下一篇

SQP 优化的最大似然波达方向角估计

单泽涛1, 单泽彪2, 朱兰香2,3, 石要武2   

  1. 1. 诺博橡胶制品有限公司制造部, 河北保定072550; 2. 吉林大学通信工程学院, 长春130022;3. 长春建筑学院电气信息学院, 长春130607
  • 收稿日期:2015-03-08 出版日期:2015-07-24 发布日期:2015-12-02
  • 作者简介:单泽涛(1985—), 男, 河北邢台人, 诺博橡胶制品有限公司工程师, 主要从事测控技术与工程优化研究, (Tel)86- 13596401456(E-mail)phd1314@qq.com; 通讯作者: 单泽彪(1986—), 男, 河北邢台人, 吉林大学博士研究生, 主要从事阵 列信号处理、信号检测与自动控制研究, (Tel)86-18686482648(E-mail) zbshan@126.com; 石要武(1954—), 男, 长春人, 吉林大学教授, 博士生导师, 主要从事信息处理与智能控制研究, (Tel)86-13620781237(E-mail)shiyw@ jlu. edu. cn。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(51475198); 吉林省青年科研基金资助项目(20140520064JH)

Application of SQP Optimization to Maximum Likelihood DOA Estimation

SHAN Zetao1 , SHAN Zebiao2 , ZHU Lanxiang2,3 , SHI Yaowu2   

  1. 1. Manufacturing Department, Nuobo Rubber Production Company Limited, Baoding 072550, China;2. College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China;3. School of Electronic Information, Changchun Architecture and Civil Engineering College, Changchun 130607, China
  • Received:2015-03-08 Online:2015-07-24 Published:2015-12-02

摘要:

为快速实现波达方向角( DOA: Direction Of Arrival) 的精确估计, 提出了应用序列二次规划( SQP:Sequence Quadratic Program)的最大似然DOA 估计算法。给出了用于DOA 估计的最大似然函数, 将参数估计问题转化为非线性函数优化问题; 并利用SQP 优化算法对似然函数的求解进行优化, 得到DOA 的估计值。仿真结果表明, 该算法可用较少的计算时间实现对似然函数的优化求解, 同时保留了最大似然估计的渐进无偏估计性能, 与遗传算法、粒子群算法相比, 不仅具有更快的寻优速度, 而且具有更高的收敛精度。

关键词: 波达方向角估计, 序列二次规划, 最大似然估计, 优化算法

Abstract:

In order to estimate the DOA( Direction Of Arrival) accurately and quickly, a spectrum estimation method based on maximum likelihood algorithm and SQP( Sequence Quadratic Program) was presented. First,the maximum likelihood function for DOA estimation is deduced, and it is used to convert the problem from parameter estimation to a nonlinear function optimization problem. Then, SQP is applied to optimize the process of finding the solutions of the maximum likelihood estimator in order to estimate the DOA. The proposed method reserves the asymptotic unbiased estimation of the maximum likelihood estimator and comparing with the genetic algorithm or particle swarm algorithm, this proposed algorithm has faster speed optimization, and has higher
convergence precision.

Key words: direction of arrival(DOA) estimation, sequence quadratic program(SQP), maximum likelihood estimation, optimization methods

中图分类号: 

  • TN911