一种分布式信源二维中心波达角的估计方法技术

本发明专利技术属于无线移动通信技术领域。本发明专利技术通过设置一个由两个平行的均匀线阵组成的立体天线阵列，建立各分布式信源的数据矩阵，并采用两阵列接收数据的互相关矩阵，有效地消除了加性噪声对中心波达角估计性能的影响，提高了分布式信源的二维波达角在低信噪比时的估计精度；另外，利用特征值和特征向量一一对应的关系，对中心方位角和中心俯仰角分别进行估计，无需其它配对程序即可完成自动配对，而且配对成功率更高。本发明专利技术方法具有估计方法简单、可靠，参数配对成功率和精确度高等特点。

【技术实现步骤摘要】
-种分布式信源二维中心波达角的估计方法
本专利技术属于无线移动通信
，特别是涉及一种采用阵列天线估计多径分布 式信源二维中也波达角的方法。
技术介绍
在现代无线移动通信系统中，信号的波达方向（direction of arrival,简称D0A) 是一个非常重要的参数。DOA参数的准确估计是实现通信系统其它功能（智能天线，无线定 位等）的关键和基础。因而，DOA参数的估计精度对无线通信系统性能有着至关重要的影 响。 在城区等密集通信环境中，移动端发射的信号会在空间上形成散射，尤其是当散 射发生在一个小区域内，周围高大建筑物对信号也会形成绕射，该就形成了无线移动通信 的多径传播现象，导致信号的能量在空间中产生一定程度的分布扩展，形成空间分布式多 径信号。该时目标信号已不能被简单地等效为一个点源，而应用能够反应信号空间分布特 性的数学模型描述它。该种数学模型被称为分布式信源。分布式信源参数估计方法具有重 要的实际意义和广阔的应用前景，吸引着无数的国内外学者投身于此项技术的研究。 目前，已有几种低计算复杂度的分布式信源的二维中也DOA估计技术，如MP 方法（ModiRed Propagator method)狂hi Zheng, Guangjun Li, Yunlong Teng.2D DOA estimator for multiple coherently distributed sources using modi円ed propagator. Circuits, Systems&Si即al Processing, 2012, 31 (1):255-270.) W 及 TLS-ESPRIT 方法 灯LS-ESPRIT method)狂hi Zheng, Guangjun Li, Yunlong Teng. Simpli円ed estimation of 2D DOA for coherently distributed sources. Wireless Personal Communications, 201 2, 62:907-922.)。其中，MP方法是利用H个平行的均匀线阵组成的立体天线阵列，建立数据 矢量矩阵及传播算子矩阵，然后利用旋转矩阵特征值的配对程序，确定分布式信源的中也 方位角和中也俯仰角，该技术虽然计算复杂度低，但是所需阵元数多，低信噪比时参数估计 性能低。TLS-ESPRIT方法是利用双平行的均匀线阵的接收数据构建数据矢量矩阵，然后建 立旋转矩阵，并通过总体最小二乘法得到包含分布式信源的二维中也DOA信息的特征值， 当存在多个信源时，需要采用额外的配对程序完成中也俯仰角和中也方位角的估计。该方 法所需阵元数较少，但是其它估计性能不如MP方法。尽管该两种现有方法各有优缺点，但 都需要额外的参数配对程序，而且配对成功率较低。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种分布式信源的二维中也波达角的估计方法，W达到降低 成本、提高分布式信源二维DOA的估计精度和自动配对的成功率W及应用于智能天线系统 中可提高智能天线系统在多径环境中的性能及实际应用的价值等目的。 本专利技术方法的流程如图1所示，具体采用如下技术方案： 步骤1 ;设置立体天线阵列，如图2所示；该立体天线阵列由P阵列和Q阵列构成 的双平行阵列结构组成，P阵列设于Z轴，Q阵列设于X-Z平面且平行于Z轴；所述P阵列 和Q阵列均为M元均匀线阵，且同一阵列中的相邻阵元间隔W及阵列P与阵列Q之间的距 贸相问并均为d ; 设有K化=1?M-1)个信号源发射的信号在多径环境中传播，经由立体天线阵列 中的阵列P和阵列Q接收到的数据矢量可W分别表示为X (t)和Z (t)，具体如下所述：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种二维分布式信源中心波达角的估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：设置立体天线阵列，该立体天线阵列由P阵列和Q阵列构成的双平行阵列结构组成，P阵列设于z轴，Q阵列设于x‑z平面且平行于z轴；所述P阵列和Q阵列均为M元均匀线阵，且同一阵列中的相邻阵元间隔以及阵列P与阵列Q之间的距离相同并均为d；设有K(K＝1～M‑1)个信号源发射的信号在多径环境中传播，经由立体天线阵列中的阵列P和阵列Q接收到的数据矢量分别表示为x(t)和z(t)，具体如下：其中，θk是中心方位角，φk是中心俯仰角，分别是相对于中心方位角的角偏差、相对于中心俯仰角的角偏差；将原点处的阵元作为空间相位的参考点，则有P阵列的M×1维导向矢量βkl(t)为服从高斯分布的随机复增益，L为多径信号的总数，sk(t)为第k个随机信号，nX(t)和nZ(t)为是加性高斯白噪声，且噪声与信号不相关，T为快拍数；步骤2：利用立体天线阵列接收到的数据矢量x(t)和建立相应的参数估计信号模型；令其中，广义导向矢量和变量wk分别满足[a‾(φk)]m≈e-j2πdcosφk/λ[wk]m]]>和wk=Σl=1Lβk1(t)ej2πmdφ~k1(t)sinφk/λ,]]>由此可得参数估计信号模型的矩阵形式，表示为矩阵X和矩阵Z，具体如下：X=A‾(φ)S+NX]]>Z=B‾(θ,φ)S+NZ=A‾(φ)ΦS+NZ]]>其中，X＝[x(1),x(2),...,x(T)],Z＝[z(1),z(2),...,z(T)]，信号矩阵S＝[s(1),s(2),...,s(T)]，t时刻的信号矢量s(t)＝[s1(t),s2(t),...,sK(t)]T，Φ＝diag(η1,η2,...,ηK)，其中Φ、ηk均为中间变量，NX和NZ均为高斯矩阵，步骤3：由立体天线阵列的P阵列和Q阵列各接收T次信号所得的数据矢量，可得到M×M维互相关矩阵Rxz＝E[XZH]，其中E[·]是期望运算；步骤4：对互相关矩阵Rxz进行奇异值分解，分别得到K个非零特征值对应的M×K维的左、右奇异向量矩阵和以及M‑K个零奇异值对应的M×(M‑K)维左、右奇异向量矩阵和将向量矩阵和合并成一个2M×K维矩阵W1，将向量矩阵和合并成一个2M×(M‑K)维矩阵W2，且满足由于广义导向矢量与噪声子空间是正交的关系，可知A‾(φ)HU~2=0]]>和B‾(θ,φ)HV~2=0,]]>将和合并成一个2M×K维矩阵C，且满足CW2H=0;]]>进一步地，可得span(C)＝span(W1)，其中，span(·)表示生成的列空间；步骤5：利用步骤4所得的结果，可以确定一个K×K维的非奇异矩阵Η使得其中，(·)+表示广义逆，(·)‑1表示逆；定义旋转矩阵Ψ，令旋转矩阵并对旋转矩阵Ψ进行特征分解，得到旋转矩阵Ψ的特征值及其特征向量矩阵步骤6：由旋转矩阵Ψ的特征值的相位信息参数确定各分布式信源对应的中心方位角；步骤7：利用旋转矩阵Ψ的特征向量矩阵对导向矢量矩阵进行估计得到其估计值矩阵其中，表示第k个信源导向矢量的估计值；步骤8：利用导向矢量矩阵估计值矩阵的前M‑1行和后M‑1行构造近似旋转不变关系，确定各分布式信源对应的中心俯仰角。...

【技术特征摘要】
1. 一种二维分布式信源中心波达角的估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1 :设置立体天线阵列，该立体天线阵列由P阵列和Q阵列构成的双平行阵列结构 组成，P阵列设于z轴，Q阵列设于x-z平面且平行于z轴；所述P阵列和Q阵列均为M元 均匀线阵，且同一阵列中的相邻阵元间隔以及阵列P与阵列Q之间的距离相同并均为d; 设有K(K= 1?M-1)个信号源发射的信号在多径环境中传播，经由立体天线阵列中的 阵列P和阵列Q接收到的数据矢量分别表示为X(t)和ζ(t)，具体如下：其中，+4!⑴，θk是中心方位角，礼=4 +4⑴，Φκ是中心俯仰角，4⑴、4(t) 分别是相对于中心方位角的角偏差、相对于中心俯仰角的角偏差；将原点处的阵元作为 空间相位的参考点，则有P阵列的MX1维导向矢量， ekl(t)为服从高斯分布的随机复增益，L为多径信号的总数，sk(t)为第k个随机信号，nx(t)和^⑴为是加性高斯白噪声，且噪声与信号不相关，T为快拍数； 步骤2 :利用立体天线阵列接收到的数据矢量x(t)和建立相应的参数估计信 号模型；令，其中，广义导向矢量可為）和变量Wk分别满足 p(4)lj 式，表示为矩阵χ和矩阵z，具体如下：其中，X= [Χ(1)，Χ(2)，···，Χ(Τ)]，Ζ= [Ζ(1)，Ζ(2)，···，Ζ(Τ)]，信号矩阵S=[s(I)，s(2)，· ··，s(T)],t时亥Ij的信号矢量s(t)= [S1(t)，s2 (t)，· · ·，sK (t)]τ， S⑷二[可為)，可么)，.，S(4)]，Φ=(^8(11η2，···，nK),k=e',2jrdMsek/1，其中Φ、nk均为 中间变量，队和Nz均为高斯矩阵，= 步骤3 :由立体天线阵列的P阵列和Q阵列各接收T次信号所得的数据矢量，可得到MXM维互相关矩阵Rxz =E[XZH]，其中E[ ·]是期望运算； 步骤4 :对互相关矩阵Rxz进行奇异值分解，分别得到K个非零特征值对应的MXK维的 左、右奇异向量矩阵A和文，以及M-K个零奇异值对应的MX(M-K)维左、右奇异向量矩阵 4和夂；将向量矩阵A和夂合并成一个2MXK维矩阵W1，将向量矩阵屯和夂合并成一个 2M...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨学敏，郑植，周亮，钟朗，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51