System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法技术_技高网
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一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法技术

技术编号:43144638 阅读:2 留言:0更新日期:2024-10-29 17:46
本发明专利技术公开了一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法,包括:通过对称均匀圆阵列接收相干信号获得阵列输出矩阵;计算阵列输出矩阵的协方差矩阵;对协方差矩阵进行元素变换得到新的协方差矩阵;将变换后的协方差矩阵与原协方差矩阵进行相加;对相加后的协方差矩阵进行特征分解,构建信号子空间和噪声子空间;基于信号子空间和噪声子空间,根据MUSIC算法计算空间谱函数,通过谱峰搜索得到相干信号的DOA估计值。本发明专利技术利用天线阵列的对称特性,通过协方差矩阵的元素变换实现了对接收信号的解相关,然后使用MUSIC方法得到DOA估计值,具有较高的测角精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于阵列信号处理领域,涉及doa估计,具体涉及一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维doa估计方法。


技术介绍

1、波达方向估计(doa)是阵列信号处理的重要内容,广泛应用于雷达、通信、声呐等领域。已有的doa估计算法,如music和esprit方法,只适用于非相关信号。然而在实际测向环境中,电磁波经过背景反射入射到阵列时的多径效应、相干辐射源产生的同频干扰、相干诱偏干扰等都会使信号出现相干。信号相干本质上是由于信号子空间扩散到了噪声子空间中,进而导致在对阵列接收信号协方差矩阵进行特征值分解后得到的大特征值数目小于已知的信源个数,从而使得信号子空间和噪声子空间无法被正确分离,传统的doa估计方法对信号的估计性能急剧下降甚至失效。

2、当前对相干信号的doa估计方法主要有空间平滑算法,矩阵重构算法等,但大多只适用均匀线阵列(ula)。相比于均匀线阵,均匀圆阵的测向精度会更加均匀、孔径也更小、没有镜像模糊现象、能够通过二维测向来估计出入射信号的方位角和俯仰角。但是由于圆阵阵列导向矢量不具备范德蒙德结构,使得一些能够应用于均匀线阵的优秀算法无法移植到均匀圆阵上。为了能让基于均匀线阵的测向算法适用于均匀圆阵,研究人员提出了一些有效的算法,其中比较经典的有模式空间变换法和插值矩阵法。利用这些虚拟空间变换技术,大量原本只能应用于均匀线阵的优秀算法可以应用于均匀圆阵。但是经过虚拟变换后的阵列存在不同程度的孔径损失,估计性能有所下降,也并不能实现二维doa估计,这使得均匀圆阵丧失了圆阵测向的固有优势。


<p>技术实现思路

1、专利技术目的:针对现有均匀圆阵无法对相干信号进行二维doa估计的问题,提供一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维doa估计方法,利用天线阵列的对称特性,通过协方差矩阵的元素变换实现了对接收信号的解相关,然后使用music方法得到doa估计值,具有较高的测角精度。

2、技术方案:为实现上述目的,本专利技术提供一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维doa估计方法,包括如下步骤:

3、s1:通过对称均匀圆阵列接收相干信号获得阵列输出矩阵;

4、s2:计算阵列输出矩阵的协方差矩阵;

5、s3:对协方差矩阵进行元素变换得到新的协方差矩阵;

6、s4:将变换后的协方差矩阵与原协方差矩阵进行相加;

7、s5:对相加后的协方差矩阵进行特征分解,构建信号子空间和噪声子空间;

8、s6:基于信号子空间和噪声子空间,根据music算法计算空间谱函数,通过谱峰搜索得到相干信号的doa估计值。

9、进一步地,所述步骤s1中阵列输出矩阵的表达为:

10、

11、其中,输入k个相干信号s1(t),s2(t),…,sk(t),以s1(t)为参考有表达式sk(t)=αks1(t),复常数αk是sk(t)相对于s1(t)的衰减系数;ρ=[α1,α2,…,αk]t由k×1维复常量矢量组成,表示衰减系数向量;是空间阵列的流形矩阵,又称为导向矢量矩阵,n(t)是噪声矢量。

12、进一步地,理想情况下,所述步骤s2中阵列输出矩阵的协方差矩阵的表达为:

13、

14、其中,e(·)表示数学期望,(·)h表示矩阵的共轭转置,rs=e{s·sh}为目标信号源的协方差矩阵,rn为噪声的协方差矩阵。

15、进一步地,所述步骤s3中通过对协方差矩阵rx进行元素变换得到新的协方差矩阵r'x,具体为:

16、

17、其中,m为阵元数,sign(·)表示符号函数。

18、进一步地,所述步骤s4的具体表达为:

19、rtotal=rx+r′x (4)

20、进一步地,所述步骤s5的实现过程如下:

21、

22、其中,us是由大特征值对应的特征矢量张成的子空间,即信号子空间,而un是由小特征值对应的特征矢量张成的子空间,即噪声子空间,σs是大特征值组成的对角阵,σn是小特征值组成的对角阵。

23、进一步地,所述步骤s6中基于噪声子空间un,根据music算法计算空间谱函数,具体如下:

24、

25、进一步地,所述步骤s6中通过寻找谱函数峰值位置求得doa估计值,求解过程表述为:

26、

27、基于上述求解过程,通过对式(6)进行谱峰搜索,找出空间谱中的极大值点所对应的角度即可得到相干信号的doa。

28、有益效果:本专利技术与现有技术相比,具备如下优点:

29、1、本专利技术提供的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维doa估计方法,与现有的圆阵测向算法相比,利用阵列的天线对称特性对接收信号解相关,可以直接对相干信号进行二维doa估计,解决了现有均匀圆阵无法对相干信号进行二维doa估计的问题。

30、2、本专利技术提供的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维doa估计方法,无需通过阵列虚拟空间变换,避免阵列孔径损失,提高测向精度,保留了圆阵的固有测向优势。

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【技术保护点】

1.一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法,其特征在于,所述步骤S1中阵列输出矩阵的表达为:

3.根据权利要求2所述的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法,其特征在于,所述步骤S2中阵列输出矩阵的协方差矩阵的表达为:

4.根据权利要求3所述的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法,其特征在于,所述步骤S3中通过对协方差矩阵Rx进行元素变换得到新的协方差矩阵R′x,具体为:

5.根据权利要求4所述的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法,其特征在于,所述步骤S4的具体表达为:

6.根据权利要求5所述的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法,其特征在于,所述步骤S5的实现过程如下:

7.根据权利要求6所述的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法,其特征在于,所述步骤S6中基于噪声子空间UN,根据MUSIC算法计算空间谱函数,具体如下:

8.根据权利要求7所述的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维DOA估计方法,其特征在于,所述步骤S6中通过寻找谱函数峰值位置求得DOA估计值,求解过程表述为:

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【技术特征摘要】

1.一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维doa估计方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维doa估计方法,其特征在于,所述步骤s1中阵列输出矩阵的表达为:

3.根据权利要求2所述的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维doa估计方法,其特征在于,所述步骤s2中阵列输出矩阵的协方差矩阵的表达为:

4.根据权利要求3所述的一种基于协方差矩阵元素变换的均匀圆阵二维doa估计方法,其特征在于,所述步骤s3中通过对协方差矩阵rx进行元素变换得到新的协方差矩阵r′x,具体为:

5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员:曲志昱吴旭陆俊宇施家轩陈江南
申请(专利权)人:河海大学
类型:发明
国别省市:

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