一种基于频率差分的空间抗混叠方位估计方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于频率差分的空间抗混叠方位估计方法及系统，接收K个不相关宽带信号；将时域的阵列接收信号转化为频域表示；设计时域参考信号，通过转化为频域表示；对阵列接收信号和参考信号进行频率差分处理，计算等效协方差矩阵；对等效协方差矩阵进行特征向量分解，提取噪声子空间，并计算单频点上的目标方位估计结果；对各频点的目标方位估计结果进行累加，获得对应角度下目标估计结果；将参考信号按照网格精度进行循环扫描，得到的峰值即为最终的目标方位估计结果。本发明专利技术实现了多种阵形条件下的空间抗混叠效果，避免由于交叉项引起目标方位估计失效问题，提升目标方位估计结果的准确性。计结果的准确性。计结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于频率差分的空间抗混叠方位估计方法及系统


[0001]本专利技术属于信号处理
，具体涉及一种基于频率差分的空间抗混叠方位估计方法及系统。

技术介绍

[0002]在声呐系统中，波达方向(Direction
‑
of
‑
Arrival，DOA)估计是一个重要的研究方向。为了获得更大的阵列孔径，通常构建稀疏的大孔径均匀线列阵，其阵元间距远大于入射信号波长，因此会导致相位模糊的存在，方位谱中会出现大量栅瓣，影响目标方位估计精度。根据空间奈奎斯特采样定理，声呐阵列的阵元间距要求为入射信号的半波长。然而，对于窄带信号来说，如果信号频率增加，其波长会相应减小，方位谱中会周期性地出现模糊方位，也就是产生了所谓的空间混叠。同样，对于宽带信号来说，当阵元间距大于半波长时，每个频点均会产生空间混叠，因此，宽带信号方位估计性能也将其影响而降低。
[0003]实际情况中，尤其是稀疏的大型阵列情况下，阵元间距将很难满足半波长的要求，因此需要进行栅瓣解模糊的技术研究。
[0004]近年来，学者们提出了一系列基于频率差分技术的解决空间混叠的方法。频率差分处理是通过将一个频点的阵列观测值与另一个频点的阵列观测值的共轭形式进行乘积处理，同时两个频点的频率差需满足空间奈奎斯特定理。频率差分技术相当于一种通过降频处理，够完全解决空间混叠问题的操作。但是，传统的频率差分技术在解决多目标空间混叠问题时，由于交叉项的存在，会导致目标方位估计结果受到影响，无法准确估计出真实目标方位。
[0005]综上所述，对于实际应用中大尺寸阵列的目标方位估计存在栅瓣的情况，为解决栅瓣模糊问题，提出一种可实现多目标空间抗混叠的高分辨方位估计方法是必不可少的。

技术实现思路

[0006]本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于频率差分的空间抗混叠方位估计方法及系统，用于解决目标方位估计中存在栅瓣模糊的技术问题。
[0007]本专利技术采用以下技术方案：
[0008]一种基于频率差分的空间抗混叠方位估计方法，包括以下步骤：
[0009]S1、传感器阵列接收K个不相关的宽带信号，并将传感器阵列接收到的数据转换为频域表示，每个频点信号为窄带阵列接收信号；
[0010]S2、设置不含噪声项且入射方位为的时域参考信号，并将时域参考信号转换为频域表示，每个频点信号为窄带的参考信号；
[0011]S3、将步骤S1得到的窄带阵列接收信号和步骤S2中与窄带阵列接收信号频率差值为Δf的窄带参考信号进行频率差分处理得到等效阵列输出，计算等效阵列输出的协方差矩阵；
[0012]S4、基于子空间的目标方位估计方法，将步骤S3得到的等效阵列输出的协方差矩阵进行特征向量分解，提取噪声子空间，将噪声子空间的共轭转置结果与频率差分后的导向向量乘积，将各频点累计求和并求倒数，获得单频窄带信号的目标方位估计结果；
[0013]S5、令i＝i+1，重复步骤S2、S3和S4，计算每一参考信号入射角度扫描网格上的方位谱估计信息并存入向量P中，向量P为空间的方位谱，对P进行搜索峰值操作，将得到的峰值作为最终的目标方位估计结果。
[0014]具体的，步骤S1具体为：
[0015]S101、采用一条由M个传感器组成的水平均匀直线阵列接收K个宽带信号；
[0016]S102、将步骤S101接收的K个宽带信号的时间T划分为L个数据段，每个数据段的长度为T/L，然后对每个数据段进行Q点FFT运算，将宽带信号划分为Q个窄带阵列接收信号，将窄带阵列接收信号写成矩阵形式x
l
(f
q
)，其中，f
q
为频率。
[0017]进一步的，步骤S102中，频率f
q
上的窄带阵列接收信号矩阵x
l
(f
q
)为：
[0018]x
l
(f
q
)＝[x
1,l
(f
q
),L,x
M,l
(f
q
)]T
[0019]其中，(
·
)
T
是转置符号，x
m,l
(f
q
)为第l个数据段中第m个阵元的频域阵列输出。
[0020]具体的，步骤S2具体为：
[0021]S201、时域参考信号的角度取值Θ为[0
°
,180
°
]，将角度取值Θ等间距划分并作为参考信号的扫描角度网格，采用一个高斯随机序列作为时域参考信号s
r
(t),t∈[0,T]，T为信号时间长度，时域参考信号s
r
(t)的入射角度为将参考信号的入射角度作为时域参考信号的入射方向；
[0022]S202、将长度T的时域参考信号s
r
(t)划分为L个数据段，每个数据段的长度为T/L，对每个数据段进行Q点FFT，将参考信号划分为Q个窄带信号，第l个数据段中频率f
q
上参考信号的频域表示为
[0023]进一步的，步骤S202中，第l个数据段中参考信号频域的阵列输出为：
[0024][0025]其中，是参考信号的导向向量，x
m,l
(f
q
)为第l个数据段中第m个阵元的频域阵列输出。
[0026]具体的，步骤S3具体为：
[0027]计算接收信号和步骤S2中与接收信号频率差值为Δf的参考信号的等效阵列输出；将第m个阵元第l个数据段的等效阵列输出写作向量形式得到等效协方差矩阵为：
[0028][0029]其中，E{
·
}表示数学期望算子，为每个阵元上的等效阵列输出构成的矩阵，f
q
是参考信号在第q个频带上的中心频率，Δf为频率差值，(
·
)
H
是共轭转置符号。
[0030]具体的，步骤S4具体为：
[0031]S401、对步骤S3得到的协方差矩阵进行特征分解处理，得到噪声子空间；
[0032]S402、利用步骤S401得到的噪声子空间计算单个角度网格上的目标方位谱估计信息，将不同频率f
q
下的窄带信号方位谱信息进行累加处理，并记录结果的倒数，获得单参考信号扫描角度上的目标方位估计结果并存入向量P中。
[0033]进一步的，步骤S402中，单参考信号扫描角度上的目标方位估计结果为：
[0034][0035]其中，为宽带信号的下限频率，为宽带信号的上限频率，为噪声子空间的共轭转置结果与频率为Δf，角度为的参考信号的导向向量的乘积。
[0036]具体的，步骤S5中，当i>dim(Θ)时，循环扫描结束，dim(Θ)表示集合Θ的维度，对P进行搜索峰值操作，将得到的峰值作为最终的目标方位估计结果。
[0037]第二方面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于频率差分的空间抗混叠方位估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、传感器阵列接收K个不相关的宽带信号，并将传感器阵列接收到的数据转换为频域表示，每个频点信号为窄带阵列接收信号；S2、设置不含噪声项且入射方位为θ
i
的时域参考信号，并将时域参考信号转换为频域表示，每个频点信号为窄带的参考信号；S3、将步骤S1得到的窄带阵列接收信号和步骤S2中与窄带阵列接收信号频率差值为Δf的窄带参考信号进行频率差分处理得到等效阵列输出，计算等效阵列输出的协方差矩阵；S4、基于子空间的目标方位估计方法，将步骤S3得到的等效阵列输出的协方差矩阵进行特征向量分解，提取噪声子空间，将噪声子空间的共轭转置结果与频率差分后的导向向量乘积，将各频点累计求和并求倒数，获得单频窄带信号的目标方位估计结果；S5、令i＝i+1，重复步骤S2、S3和S4，计算每一参考信号入射角度扫描网格θ
i
上的方位谱估计信息并存入向量P中，向量P为空间的方位谱，对P进行搜索峰值操作，将得到的峰值作为最终的目标方位估计结果。2.根据权利要求1所述的基于频率差分的空间抗混叠方位估计方法，其特征在于，步骤S1具体为：S101、采用一条由M个传感器组成的水平均匀直线阵列接收K个宽带信号；S102、将步骤S101接收的K个宽带信号的时间T划分为L个数据段，每个数据段的长度为T/L，然后对每个数据段进行Q点FFT运算，将宽带信号划分为Q个窄带阵列接收信号，将窄带阵列接收信号写成矩阵形式x
l
(f
q
)，其中，f
q
为频率。3.根据权利要求2所述的基于频率差分的空间抗混叠方位估计方法，其特征在于，步骤S102中，频率f
q
上的窄带阵列接收信号矩阵x
l
(f
q
)为：x
l
(f
q
)＝[x
1,l
(f
q
),L,x
M,l
(f
q
)]
T
其中，(
·
)
T
是转置符号，x
m,l
(f
q
)为第l个数据段中第m个阵元的频域阵列输出。4.根据权利要求1所述的基于频率差分的空间抗混叠方位估计方法，其特征在于，步骤S2具体为：S201、时域参考信号的角度取值Θ为[0
°
,180
°
]，将角度取值Θ等间距划分并作为参考信号的扫描角度网格，采用一个高斯随机序列作为时域参考信号s
r
(t),t∈[0,T]，T为信号时间长度，时域参考信号s
r
(t)的入射角度为θ
i
，θ
i
∈Θ，将参考信号的入射角度θ
i
作为时域参考信号的入射方向；S202、将长度T的时域参考信号s
r
(t)划分为L个数据段，每个数据段的长度为TL，对每个数据段进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨益新，虞梦苓，杨龙，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：