[發(fā)明專利]一種沖擊噪聲背景下小快拍數(shù)信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410384625.2
• 申請(qǐng)日: 2014-08-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104155629A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-11-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉磊;刁鳴;高洪元
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S3/00
• 分類號(hào): G01S3/00
• 代理公司: 無(wú)
• 代理人: 無(wú)

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種沖擊噪聲環(huán)境下小快拍數(shù)(snapshot)信號(hào)波達(dá)方向(Direction?of?Arrival，簡(jiǎn)稱DOA)估計(jì)方法。

背景技術(shù)

DOA估計(jì)是陣列信號(hào)處理中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，在電子戰(zhàn)、雷達(dá)、聲吶、射電天文學(xué)、地震學(xué)、衛(wèi)星以及移動(dòng)通信系統(tǒng)等方面有著廣泛的應(yīng)用。

傳統(tǒng)的DOA算法針對(duì)的是固定信源，設(shè)定為已知分布為高斯白噪聲條件下的大快拍數(shù)估計(jì)，然而，在實(shí)際應(yīng)用中噪聲往往不服從高斯分布或具有沖擊性，如海雜波噪聲，大氣放電噪聲，無(wú)線信道瞬時(shí)干擾噪聲等，所以，對(duì)于未知參數(shù)特性的非高斯白噪聲環(huán)境下的DOA算法是空間譜估計(jì)理論中一個(gè)重要的課題。另外，實(shí)際中由于種種原因，并不一定能夠采樣到足夠的信號(hào)形成大的快拍數(shù)，因此，在小快拍數(shù)下的DOA估計(jì)問(wèn)題也是波達(dá)方向估計(jì)中一個(gè)重要的課題。

對(duì)于DOA估計(jì)，一般性方法是譜估計(jì)，即利用陣列形式對(duì)空間波達(dá)信號(hào)的角度功率譜，例如1979年,Schmit等人在“Multiple?emitter?location?and?signal?parameter?estimation”中提出了著名的MUSIC(多重信號(hào)分類)方法，后來(lái)Roy等人在“Esprit-a?subspace?ration?approach?to?estimation?of?parameters?of?cissoids?in?noise”中提出的ESPRIT(旋轉(zhuǎn)不變子空間)方法，都是利用譜進(jìn)行估計(jì)，進(jìn)而得到用戶信號(hào)的波達(dá)角度。MUSIC算法和ESPRIT算法都屬于子空間類算法，子空間類算法是通過(guò)對(duì)接收信息的處理得到信號(hào)子空間或噪聲子空間，通過(guò)構(gòu)造譜函數(shù)進(jìn)而得到空間波達(dá)信號(hào)的角度功率譜。其中MUSIC算法利用噪聲子空間而ESPRIT利用的是信號(hào)子空間。以MUSIC算法為代表的算法包括特征矢量法、MUSIC、root-MUSIC法及MNM等，以ESPRIT算法為代表的算法主要有TAM、LS-ESPRIT及TLS-ESPRIT等。

對(duì)于復(fù)雜電磁環(huán)境下的測(cè)向研究，近年來(lái)先后出現(xiàn)了利用共變矩陣(ROC)、分?jǐn)?shù)低階矩(FOLM)等來(lái)估計(jì)沖擊噪聲環(huán)境下的測(cè)向算法，以及利用特殊陣列模型(Toeplitz重構(gòu)等)、參數(shù)化的噪聲模型(將噪聲視為AR、MA等模型)來(lái)估計(jì)色噪聲下的測(cè)向算法。以上算法較為復(fù)雜，運(yùn)算量大，需要已知或者預(yù)先假設(shè)參數(shù)。對(duì)于小快拍數(shù)下的DOA估計(jì)，一般采用智能優(yōu)化算法(粒子群算法(PSO))、陣列插值、陣列變換、空間重采樣等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來(lái)計(jì)算。其算法的復(fù)雜程度、迭代次數(shù)和分辨力高低都各有缺點(diǎn)。因此為了更好在復(fù)雜電磁環(huán)境下更有效的DOA估計(jì)，下述問(wèn)題亟待解決：

1)復(fù)雜噪聲環(huán)境下的測(cè)向。傳統(tǒng)算法和子空間類算法基本上都是假設(shè)噪聲是白高斯，或者是已知統(tǒng)計(jì)特性的色噪聲。然而,未知統(tǒng)計(jì)特性的色噪聲環(huán)境在實(shí)際應(yīng)用中卻經(jīng)常出現(xiàn)。此時(shí)傳統(tǒng)的MUSIC等子空間算法性能急劇下降。

2)小快拍數(shù)下的測(cè)向。現(xiàn)實(shí)生活中電磁環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜，尤其是在電子信息戰(zhàn)中。由于各種干擾的存在，單位時(shí)間內(nèi)獲得的快拍數(shù)有限，已有的大多數(shù)算法在此情況下性能嚴(yán)重下降，甚至不能測(cè)向。所以小塊拍數(shù)下的測(cè)向研究必須借助于其他參數(shù)估計(jì)等手段來(lái)完成。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種穩(wěn)定性更高的沖擊噪聲背景下小快拍數(shù)信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)方法。

本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的：

(1)采集信號(hào)采樣數(shù)據(jù)：

X(t)＝AS(t)+N(t)，

其中，X(t)＝[x₁(t),x₂(t),...,x_L(t)]^T為快拍數(shù)為t時(shí)的L×1維接收數(shù)據(jù)矢量，A為陣列流型矩陣，S(t)為Μ×1維窄帶信號(hào)矢量，N(t)為L(zhǎng)×1維加性噪聲矢量，噪聲類型為復(fù)沖擊噪聲，A＝[a(θ₁),a(θ₂),...,a(θ_M)]，為導(dǎo)向矢量，θ_i為第i個(gè)信源的入射角度，v_i＝exp(-jπsin(θ_i)),i＝1,2,...,M；

(2)對(duì)接收到的信號(hào)數(shù)據(jù)矢量進(jìn)行去沖擊預(yù)處理：

判斷接收陣列數(shù)據(jù)矢量矩陣絕對(duì)值最大值X_imax與門限值之間的大小，其中門限值為為接收陣列數(shù)據(jù)矢量矩陣絕對(duì)值的均值，如果X_imax大于等于門限值，則用替換矩陣中最大值，如小于門限值則執(zhí)行下一步驟；重復(fù)上述比較過(guò)程，直至矩陣中的值均小于門限值；