CN116449349B 一种基于概率映射的复数域快速软阈值迭代反卷积波束形成方法 （浙江大学）_第1页
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Complex-ValuedFastThresholdingAlgorithmforDeconv一种基于概率映射的复数域快速软阈值迭本发明公开了一种基于概率映射的复数域阵列的回波信号的常规波束形成结果为初次迭2Q共N个预期波束方向，对第n个预期波束方向(C,,q,),对应的常规波束形成结果B(Q,,q,)表yB=Φxr0表示快速傅里叶变换，r"0表示逆快速傅里叶变换；3步骤5，根据多任务贝叶斯压缩感知方法的中RVM框架快2.根据权利要求1所述的基于概率映射的复数域快速软阈值迭代反卷积波束形成方第k次迭代的最小均方误差估计为根据贝叶斯概率公式，i3.根据权利要求1所述的基于概率映射的复数域快速软阈值迭代反卷积波束形成方4.根据权利要求2所述的基于概率映射的复数域快速软阈值迭代反卷积波束形成方45.根据权利要求2所述的基于概率映射的复数域快速软阈值迭代反卷积波束形成方6.根据权利要求5所述的基于概率映射的复数域快速软阈值迭代反卷积波束形成方5[0003]反卷积波束形成方法被用于提高波束质量。现有的反卷积方法多基于波束强度[0008]步骤3，采用最小均方误差估计，将预期波束结果和梯度下降中间结果做概率映[0013]对于包含尺寸为R×C共计M阵元的二维声呐平面阵列，观观测域划分为P×Q共N个预期波束方向，对第n个预期波束方向(C,,q,),对应的常规波束形6表示目标入射的方向角和俯仰角，sinc()表示非归一化的辛格函数，unt＝sin(θn)-sin[0024]r"-y"+uiF'tF(o"n).F(")l-"BY[0029]第k次迭代的最小均方误差估计为根据贝叶斯概率7i8y(k)分别模后做差并对差值[0054]本发明提供的基于概率映射的复数域快速软阈值迭代反卷积波束形成方法将常[0056]图1为实施例提供的基于概率映射的复数域快速软阈值迭代反卷积波束形成方法[0064]如图1所示，实施例提供的基于概率映射的复数域快速软阈值迭代反卷积波束形9[0066]实施例提供反卷积波束形成方法均以常规波束形成(CBF)结果作为初始值，从中表示目标入射的方向角和俯仰角，sinc()表示非归一化的辛格函数，unt＝sin(θn)-sinΦx+ξ,其中以及噪声ec"。初次迭代初值为步骤1中的常[0076]r"=y"+uwt")-y"xuo"(y"-B)[0083]x"=puntr')[0085]第k次迭代的最小均方误差估计为根据贝叶斯概率i[0098]实施例中，根据多任务贝叶斯压缩感知方法的中RVM框架分离聚类预期波束的高[0112]为了证明本方法在成像质量和抗噪能力上的优势，实施例采用了48×48声呐阵

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