【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及阵列信号处理，特别是一种基于三级嵌套阵矢量化dft-taylor算法的非高斯信号doa估计方法。
技术介绍
1、波达方向(direction of arrival,doa)估计是阵列信号处理的基本问题之一，在雷达系统、声学、导航和无线通信等各个领域发挥着重要作用。
2、在doa估计的相关研究中，一般假设信号源为高斯信号，利用该信号的二阶累积量可以得到包含信号源中所有信息的概率密度函数。但在实际应用中，遇到的通常是非高斯信号，非高斯信号定义为不满足高斯分布的信号的统称，其一阶、二阶统计量并不能完全描述信号的统计特性，这时采用高阶累积量不仅可以获得比二阶统计量更高的性能，而且可以解决二阶统计量不能解决的很多问题。在对称随机过程中，信号的三阶累积量为零，因此在面向非高斯信号的参数估计中通常对信号的四阶累积量进行处理。四阶累积量相较于二阶累积量，不仅对高斯噪声具有盲特性而且能扩展阵元，因此利用四阶累积量进行参数估计时，能得到更精确的接收信号矩阵，从而获得精度更高的估计结果。
3、与传统的均匀线性阵列(uniform linear array,ula)相比，稀疏阵列可获得更少的相互耦合和更高的自由度(degree of freedom,dof)。由于其优越的阵列性能，基于稀疏阵列的doa估计方法被不断提出，该类方法可大致分为两种，一类是解模糊方法，另一类是矢量化(虚拟化)方法。前者方法是通过对两个子阵分别利用经典doa估计类算法获取估计值，再利用稀疏阵的相应阵列性质对比去除模糊角度估计值从而完成doa
4、当前针对稀疏阵的阵列结构设计聚焦于二阶累积量，在基于二阶累积量进行doa估计时具有优良的性能，但是应用于面向非高斯信号的矢量化doa估计时，采用在物理阵列的二阶差联合阵的基础上再进行一次差阵运算来获得物理阵列的四阶差联合阵这一处理方式会忽略二阶差联合阵中的虚拟阵元，从而产生较多的冗余阵元，最终导致角度估计性能下降，因此在面向非高斯信号进行角度估计时，设计基于四阶累积量的物理稀疏阵列是非常有必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种计算复杂度低、结果可靠的基于三级嵌套阵矢量化dft-taylor算法的非高斯信号doa估计方法。
2、实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于三级嵌套阵矢量化dft-taylor算法的非高斯信号doa估计方法，包括以下步骤：
3、步骤1、建立面向非高斯信号的doa估计模型；
4、步骤2、构造具备三层嵌套关系的稀疏阵列模型，为三级嵌套阵；
5、步骤3、计算接收信号x(t)的四阶累积量矩阵c4,x，并对c4,x进行矢量化，排序并去除冗余获得矢量z；
6、步骤4、截取矢量z并获得连续虚拟阵元元素范围为[-mb,mb]对应的部分z1，构造矩阵f，求得dft初始估计值且k＝1,2,...,k；
7、步骤5、构造相位旋转矩阵φ(η)；
8、步骤6、对相位偏移在范围(-π/t,π/t)内搜索得到最佳相位偏移量ηk，得到经过相位旋转后dft精估计的角度估计值
9、步骤7、基于taylor展开进行误差补偿，结合dft精估计的角度估计值及误差补偿δk，计算得到dft-taylor算法最终的角度估计值θk。
10、进一步地，步骤1所述建立面向非高斯信号的doa估计模型，具体如下：
11、首先设定(·)t、(·)h、(·)-1和(·)*分别表示为转置、共轭转置、求逆和共轭运算；加粗大写字母表示矩阵，加粗小写字母表示矢量；符号cum(·)代表四阶累积量计算，e(·)代表期望计算，表示kronecker积，vec(·)表示矩阵矢量化，angle(·)表示求复数的相角；
12、假设空间有k个窄带远场不相干信号，一维波达方向为θk,k＝1,2,...,k，信号入射到包含p个阵元的线性阵列中，位置集合为v＝{vpd,p＝1,2,...,p}，假定阵列的接收信号模型表示为：
13、x(t)＝a(θ)s(t)+n(t)
14、其中，x(t)为在l次快拍数下阵列中p个阵元的信号接收矩阵，1≤t≤l，a(θ)＝[a(θ1),a(θ2),...,a(θk)]∈cp×k表示方向矩阵，方向矢量s(t)＝[s1(t),s2(t),...,sk(t)]t表示均值为0的非高斯信号信源；n(t)＝[n1(t),n2(t),...,np(t)]t表示为均值为0、方差为s2的加性高斯白噪声；λ表示半波长，d表示阵元间距；
15、对于零均值的随机过程，给定随机变量xk1,xk2,整数1≤k1,k2,k3,k4≤p，其四阶累积量表示为：
16、
17、对于整个假定阵列接收信号的四阶信号累积量表示为：
18、
19、经过对接收信号的四阶累积量计算，对应的四阶差分虚拟阵列的阵元位置表示为：
20、γ4-dc＝{(vp1-vp2)-(vp3-vp4)}＝{(vp1+vp4)-(vp2+vp3)}
21、
22、其中，整数取值1≤p1,p2,p3,p4≤p；依据上式知物理阵列的四阶差分虚拟阵能够由任意两个阵元位置数的加和再作差得到，即二阶和差联合阵和四阶差分虚拟阵能够相互转化。
23、进一步地，步骤2所述构造具备三层嵌套关系的稀疏阵列模型，为三级嵌套阵，具体如下：
24、嵌套阵由两个线性阵列构成的，阵元分布位置为：
25、vna＝{n1d,0≤n1≤n1-1}∪{[n2(n1+1)-1]d,1≤n2≤n2},n1∈z,n2∈z
26、其中阵元间距为d＝λ/2，在数值上等于入射信号的半波长大小；阵列所对应的二阶差分虚拟阵为连续阵，阵元位置集合为
27、三级嵌套阵thl-na的物理传感器位置集合如下：
28、vthl-na＝v1∪v2本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于三级嵌套阵矢量化DFT-Taylor算法的非高斯信号DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于三级嵌套阵矢量化DFT-Taylor算法的非高斯信号DOA估计方法，其特征在于，步骤1所述建立面向非高斯信号的DOA估计模型，具体如下：
3.根据权利要求2所述的基于三级嵌套阵矢量化DFT-Taylor算法的非高斯信号DOA估计方法，其特征在于，步骤2所述构造具备三层嵌套关系的稀疏阵列模型，为三级嵌套阵，具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于三级嵌套阵矢量化DFT-Taylor算法的非高斯信号DOA估计方法，其特征在于，步骤3所述计算接收信号x(t)的四阶累积量矩阵C4,x，并对C4,x进行矢量化，排序并去除冗余获得矢量z，具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于三级嵌套阵矢量化DFT-Taylor算法的非高斯信号DOA估计方法，其特征在于，步骤4所述截取矢量z并获得连续虚拟阵元元素范围为[-Mb,Mb]对应的部分z1，构造矩阵F，求得DFT初始估计值具体如下：
6.根据权利要求5所述
7.根据权利要求6所述的基于三级嵌套阵矢量化DFT-Taylor算法的非高斯信号DOA估计方法，其特征在于，步骤6所述对相位偏移在范围(-π/T,π/T)内搜索得到最佳相位偏移量ηk，得到经过相位旋转后DFT精估计的角度估计值具体如下：
8.根据权利要求1所述的基于三级嵌套阵矢量化DFT-Taylor算法的非高斯信号DOA估计方法，其特征在于，步骤7所述基于Taylor展开进行误差补偿，结合DFT精估计的角度估计值及误差补偿δk，计算得到DFT-Taylor算法最终的角度估计值θk，具体如下：
9.一种基于三级嵌套阵矢量化DFT-Taylor算法的非高斯信号DOA估计系统，其特征在于，该系统用于实现如权利要求1～8任一项所述的基于三级嵌套阵矢量化DFT-Taylor算法的非高斯信号DOA估计方法，所述系统包括DOA估计模型构建模块、稀疏阵列模型构建模块、矢量z计算模块、DFT初始估计值计算模块、相位旋转矩阵构建模块、DFT精估计的角度估计值计算模块、最终的角度估计值计算模块，其中：
10.一种移动终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～8任一项所述的基于三级嵌套阵矢量化DFT-Taylor算法的非高斯信号DOA估计方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于三级嵌套阵矢量化dft-taylor算法的非高斯信号doa估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于三级嵌套阵矢量化dft-taylor算法的非高斯信号doa估计方法，其特征在于，步骤1所述建立面向非高斯信号的doa估计模型，具体如下：
3.根据权利要求2所述的基于三级嵌套阵矢量化dft-taylor算法的非高斯信号doa估计方法，其特征在于，步骤2所述构造具备三层嵌套关系的稀疏阵列模型，为三级嵌套阵，具体如下：
4.根据权利要求3所述的基于三级嵌套阵矢量化dft-taylor算法的非高斯信号doa估计方法，其特征在于，步骤3所述计算接收信号x(t)的四阶累积量矩阵c4,x，并对c4,x进行矢量化，排序并去除冗余获得矢量z，具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于三级嵌套阵矢量化dft-taylor算法的非高斯信号doa估计方法，其特征在于，步骤4所述截取矢量z并获得连续虚拟阵元元素范围为[-mb,mb]对应的部分z1，构造矩阵f，求得dft初始估计值具体如下：
6.根据权利要求5所述的基于三级嵌套阵矢量化dft-taylor算法的非高斯信号doa估计方法，其特征在于，步骤5所述构造相位旋转矩阵φ(η)，具体如下：
7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：石莎，陈章，陈立强，戴雪雅，吴东辉，
申请(专利权)人：南京熊猫汉达科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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