【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于波达方向定位技术，尤其建立了一种包含多种误差的信号接收阵列数学模型，并选取一种算法能有效在该模型下恢复波达方向信息。
技术介绍
1、在阵列信号处理领域，doa估计算法具有重要的研究意义。为了准确估计doa，需要更多的快拍数、高采样频率，以及要求环境具有高信噪比(snr)。此外，信号的相干性也会降低doa估计的性能。如何设计出新的方法来提高在实际应用情况下的doa估计性能成为了学者们广泛研究的问题。
2、一般研究下用于doa估计的系统模型都为假设理想条件，其阵列流形的信息是完善且已知的。但理想系统和实际系统之间的模型失配将会显著降低doa估计性能。通常模型失配包括阵元位置扰动失配，接收信道之间增益/相位不一致。为了使doa估计算法在实际应用中更具适应性，本专利技术发现了一些方法来削弱由多个失配引起的估计误差。
3、本文研究了系统模型失配情况下的doa估计问题。通过将综合模式失配公式化实现幅相误差和阵元位置误差的结合。为了提高传统music算法的doa估计性能，采用了一种具有迭代toeplitz预处理的music方法，通过利用协方差矩阵的toeplitz特性来提高模型失配场景中的鲁棒性。最后，通过理论仿真和实验测试验证了doa估计的性能。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种提高doa估计精度及成功率的有效波达角估计方法、估计装置及存储介质。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、本专利技术首先提供一种有
4、构建反映阵列天线间的幅度-相位误差的对角矩阵；
5、基于构建的对角矩阵，获得具有幅度相位误差的接收信号；
6、基于获得的具有幅度相位误差的接收信号，构造toeplitz矩阵；
7、基于构造的toeplitz矩阵，采用music算法得到doa估计结果。
8、构建反映阵列天线间的幅度-相位误差的对角矩阵为：
9、
10、其中，diag{·}运算能将一个一维向量转换为对应的对角阵；ζm代表第m个传感器的幅度误差，代表第m个传感器的相位误差,m＝0,1,…,m-1。
11、基于构建的对角矩阵，获得具有幅度相位误差的接收信号为：
12、x＝γas+n
13、式中，x是m×k维的接收数据矩阵，x＝[x(1),x(2),…,x(k)]；a代表m×n的阵列导向矩阵，a＝[a(θ1),a(θ2),…,a(θn)]；s是n×k维的来波信号数据信息矩阵，s＝[s(1),s(2),…,s(k)]；n是m×k维的噪声信息矩阵，n＝[n(1),n(2),…,n(k)]。
14、基于获得的具有幅度相位误差的接收信号，构造toeplitz矩阵，包括：
15、对于来波信号数据信息向量s(t)的协方差矩阵rs有：
16、
17、其中，[·]h表示共轭转置运算；具有m个阵元的ula的接收信号协方差矩阵rx表示为：
18、rx＝arsah+σ2im
19、其中，σ为高斯噪声方差，im为单位矩阵；接收信号协方差矩阵rx第i行，第k列的元素表示为：
20、
21、对接收信号协方差矩阵rx进行预处理得到矩阵rt：
22、
23、其中，rt(i,k)为预处理后的矩阵rt中的第i行，第k列的元素。
24、对接收信号协方差矩阵rx进行预处理得到矩阵rt的方法，包括：
25、步骤1.得到ula接受信号的协方差矩阵rx；
26、步骤2.设置迭代次数i＝0，toeplitz处理后矩阵rt＝0，特征值重构后矩阵rr＝rx；
27、步骤3.对rr进行toeplitz预处理，即rt＝toeplitz[rr]；
28、步骤4.对rt进行特征值重构处理，即rr＝rec[rt]；
29、步骤5.若|rt-rr|1>δ，则从第3步重复；δ为一个小正整数，表示误差阈值；其中|·|1表示矩阵的l1范数；
30、若|rt-rr|1<δ，令rx＝rr，继续music算法的步骤若|rt-rr|1<δ，令rx＝rr，继续music算法的步骤。
31、基于构造的toeplitz矩阵，采用music算法得到doa估计结果，包括：
32、基于预处理得到矩阵rt，获得噪声子空间的最大似然估计unt；
33、利用的l2范数的平方倒数，获得如下的空间谱：
34、
35、其中，‖·‖2代表矩阵的l2范数。
36、本专利技术还提供一种有效波达角估计装置，包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序或指令，所述程序或指令由所述处理器加载并执行以实现上述提供的有效波达角估计方法的步骤。
37、本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述提供的有效波达角估计方法的步骤。
38、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
39、用简单的数学建模方式将幅度-相位误差与阵元位置误差进行了直观表示，并将两种误差进行了结合，构建综合阵元误差模型。该模型表达方式还能对互耦误差等更多误差进行整合。在综合阵元误差模型下，将接收信号协方差矩阵进行toeplitz化能够最简单、有效的提升music算法的doa估计精度及成功率。
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1.一种有效波达角估计方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的有效波达角估计方法，其特征在于，构建反映阵列天线间的幅度-相位误差的对角矩阵为：
3.根据权利要求2所述的有效波达角估计方法，其特征在于，基于构建的对角矩阵，获得具有幅度相位误差的接收信号为：
4.根据权利要求3所述的有效波达角估计方法，其特征在于，基于获得的具有幅度相位误差的接收信号，构造Toeplitz矩阵，包括：
5.根据权利要求4所述的有效波达角估计方法，其特征在于，对接收信号协方差矩阵RX进行预处理得到矩阵RT的方法，包括：
6.根据权利要求4所述的有效波达角估计方法，其特征在于，基于构造的Toeplitz矩阵，采用MUSIC算法得到DOA估计结果，包括：
7.一种有效波达角估计装置，包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序或指令，所述程序或指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述有效波达角估计方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令
...【技术特征摘要】
1.一种有效波达角估计方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的有效波达角估计方法，其特征在于，构建反映阵列天线间的幅度-相位误差的对角矩阵为：
3.根据权利要求2所述的有效波达角估计方法，其特征在于，基于构建的对角矩阵，获得具有幅度相位误差的接收信号为：
4.根据权利要求3所述的有效波达角估计方法，其特征在于，基于获得的具有幅度相位误差的接收信号，构造toeplitz矩阵，包括：
5.根据权利要求4所述的有效波达角估计方法，其特征在于，对接收信号协方差矩阵rx进行预...
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