基于贝叶斯压缩感知算法的稀疏阵列优化方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911347839.1
IPC分类号：G01S15/89
申请日期：
2019-12-24
申请人：
浙江大学

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著录项信息

专利名称	基于贝叶斯压缩感知算法的稀疏阵列优化方法
申请号	CN201911347839.1	申请日期	2019-12-24
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-05-08	公开/公告号	CN111123273A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01S15/89 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01S 无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置 G01S15/00 利用声波的反射或再辐射的系统，例如声纳系统〔3〕 G01S15/89 用于绘地图或成像〔3〕	IPC分类号	G;0;1;S;1;5;/;8;9查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	陈耀武;林振伟;刘雪松;蒋荣欣;高翔
代理机构	杭州天勤知识产权代理有限公司	代理人	曹兆霞

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯压缩感知算法的稀疏阵列优化方法，包括以下步骤(1)将阵列稀疏问题转化为阵列的参考波束的贝叶斯概率匹配问题，并通过求解相关向量机得到初始稀疏阵列；(2)对获得的初始稀疏阵列进行一阶泰勒近似展开以增加阵元位置的位置偏移量，对增加位置偏移量的稀疏阵列进行优化；(3)定义一个最小阵元间距值，将间距小于该最小阵元间距值的阵元点合并以达到约束最小阵元间距的目的，最后通过凸优化技术计算阵元的权重系数。该稀疏阵列优化方法具有较高的计算效率，采用更少的换能器数量获得相同的波束方向图性能，同时，稀疏阵的阵元最小间距被约束在了一个合理的数值上。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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