[發明專利]一種基于空時數據的高分辨目標方位估計方法

有效

• 申請號: 201410631554.1
• 申請日: 2014-11-11
• 公開（公告）號: CN104392114B
• 公開（公告）日: 2018-04-17
• 發明（設計）人: 聶衛科;朱從光;房鼎益;陳曉江
• 申請（專利權）人: 西北大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G01S7/41
• 代理公司: 西安恒泰知識產權代理事務所61216
• 代理人: 李鄭建,王芳

技術領域

本發明涉及雷達技術領域，特別涉及一種基于空時數據的高分辨目標方位估計方法。

背景技術

空間定位功能是天線應用的關鍵技術之一。為了追求更高的定位精度，根據方位估計與時間信號的頻率估計的相似性，許多時域非線性定位方法推廣到空間方位估計中便產生了所謂的高分辨方位估計方法。

美國的Schmidt提出了著名的多重信號分類(MUSIC)方法，實現了現代高分辨方位估計技術的飛躍，從而促進了特征子空間類方法的興起，該方法通過數據矩陣的奇異值分解(SVD)或空間協方差矩陣的特征值分解(EVD)來獲得相互正交的信號子空間和噪聲子空間，然后利用天線陣列導向矢量和子空間的關系來構造信號參數的估計算法，得到方位估計的漸近無偏估計，突破了以往方位估計算法中陣列孔徑對參數估計性能的瑞利限制，目標分辨能力可以達到波束寬度的1/3～1/5。

在實現本發明的過程中，發明人發現現有技術至少存在以下問題：

在實際應用中，信噪比低于零以及采樣數較小時，經典MUSIC方法在區分信號子空間和噪聲子空間時性能出現急劇下降的問題，導致在確定信源的方位角時準確性下降。

發明內容

為了解決現有技術的問題，本發明提供了一種基于空時數據的高分辨目標方位估計方法，所述方法包括：

步驟一，通過傳感器陣列對信號進行采樣，獲取到第一信號矢量x₁(t)、第二信號矢量x₂(t)，其中x₁(t)＝A₁s(t)+n₁(t)，x₂(t)＝A₁Φs(t)+n₂(t)；

步驟二，在開始采樣后的第一個時刻，構造與所述第一信號矢量、所述第二信號矢量的對應的矩陣

其中R_s為自相關矩陣，為所述采樣過程中的噪聲，在開始采樣后的第二個時刻，構造與所述第一信號矢量、所述第二信號矢量對應的矩陣

依次在每個時刻均構造兩個相關矩陣，并根據時間順序，將全部相關矩陣組合為相關矩陣組其中k代表時刻數，Λ_m＝Φ^m-1，

步驟三，將所述全部相關矩陣進行特征分解，對所述全部相關矩陣中的噪聲進行估計，得到每個噪聲的估計值對所述全部特征矩陣進行去噪，得到去噪相關矩陣組

步驟四，構造初始矩陣U(0)，建立第一代價函數

其中，l代表循環次數，對所述第一代價函數進行特征值分解，得到第一分解式

其中，為特征值矩陣,為特征向量矩陣,令矩陣V(l-1)為矩陣的前P個大特征值對應的特征向量形成的矩陣,建立第二代價函數

其中，l代表循環次數，對所述第二代價函數進行特征值分解，得到第二分解式

其中，為特征值矩陣,為特征向量矩陣,所述第一代價函數、第二代價函數為U(l-1)到U(l)的一次循環，對所述U(l)循環計算，直至滿足

||U(l)U^H(l)-U(l-1)U^H(l-1)||_F＜ε

時停止循環，獲取停止循環時的l；

步驟五，根據所述停止循環時的l，確定信號子空間U(l)，令得到投影矩陣根據所述投影矩陣得到角度估計

本發明提供的技術方案帶來的有益效果是：

通過采樣記錄天線各傳感器通道接收的數據，將采樣數據排成列向量的形式，在時間域、空間域和延遲域形成相關矩陣，對相關矩陣進行去噪處理，利用循環特征分解方法計算信號子空間，從信號和噪聲子空間的關系求解噪聲子空間，得到噪聲子空間的投影矩陣，基于投影矩陣反解目標方位和俯仰信息，避免了經典MUSIC方法在區分信號子空間和噪聲子空間時性能出現急劇下降的問題，提高了確定信源的方位角、俯仰角時準確性。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明提供的一種基于空時數據的高分辨目標方位估計方法示意圖；

圖2為本發明提供的傳感器的結構示意圖；