[發明專利]一種未知有色噪聲下多目標遠近場混合源定位方法

有效

• 申請號: 201610030846.9
• 申請日: 2016-01-18
• 公開（公告）號: CN105548957B
• 公開（公告）日: 2017-11-17
• 發明（設計）人: 劉國紅;孫曉穎;溫艷鑫;陳建;燕學智
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G01S5/00
• 分類號: G01S5/00;G01S5/18;G01S3/74;G01S3/80
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司22100
• 代理人: 魏征驥

技術領域

本發明屬于陣列信號處理領域，具體涉及一種未知有色噪聲下多目標近場源定位方法。

背景技術

被動信源定位參量估計是陣列信號處理領域的主要研究內容，具有重要研究意義和實際應用價值。依據定位目標與接收傳感器陣列之間的距離，傳統的信源定位技術可以分為遠場源定位和近場源定位。然而在一些實際應用中，如當使用麥克風陣列對說話人進行定位時，目標信號既可能處于陣列孔徑的夫瑯和費(Fraunhofer)區，也可能位于陣列孔徑的菲涅爾(Fresnel)區，即陣列觀測信號由遠場源和近場源共同組成。本質上，遠場源定位模型和近場源定位模型均可認為是遠近場混合源定位模型的特殊形式，與二者相比，遠近場混合源定位模型更具普適性。若將傳統的遠場源定位方法直接擴展至遠近場混合源的情況，近場源距離參量難以得到估計；若將現有近場源定位方法直接應用到遠近場混合源定位中，會出現計算復雜度高、混合源難以分離、估計錯誤等問題。因此，研究基于遠近場混合源模型的定位參量估計算法既是完善信源定位理論體系的必然，同時也是解決應用麥克風陣列對說話人定位等實際問題的需要。

2010年，梁軍利等人提出了基于四階累積量的兩步MUSIC算法。該算法通過選擇特定的傳感器觀測數據構造兩個特殊的四階累積量矩陣，使得第一個方向矩陣僅包含角度信息，而第二個方向矩陣同時包含角度和距離參量，應用一維MUSIC譜峰搜索獲得遠場源與近場源的方位角，并將得到的所有信源的方位角信息代入二維搜索實現距離估計。分析該算法的實現過程，可知高維四階累積量矩陣的構建導致其計算復雜度較高，且僅適用于高斯白或有色噪聲的情況。

2012年，He等人提出了基于二階統計量的斜投影算法。該算法在通過一維MUSIC譜峰搜索獲得遠場源方位角的基礎上，將斜投影技術應用到陣列觀測數據，實現了遠場源和近場源的分離，避免了因角度模糊引起的估計錯誤問題，進一步利用均勻線陣的對稱性估計出近場源方位角和距離。該算法的實施過程僅依賴于二階統計量，具有計算復雜度較低的優勢。然而，由于在估計近場源方位角時僅利用了協方差矩陣的交叉對角線信息，這導致相應的近場源定位精度較低。2014年，姜佳佳等人提出了無需任何譜峰搜索的遠近場混合源定位參量估計新算法，但該算法本質上是近場ESPRIT-Like算法和遠場求根MUSIC算法的直接結合，上述兩種算法均基于陣列觀測數據的二階統計量，僅適用于均勻高斯白噪聲的情況。

現有的基于二階統計量的遠近場混合源定位參量估計算法均依賴于背景噪聲為均勻白噪聲的假設條件。當背景噪聲場由一系列點源組成，且這些點源關于傳感器陣列對稱分布時，背景噪聲為有色噪聲，其協方差矩陣將不再為對角線元素相等的對角矩陣，而是變為對稱Toeplitz矩陣。此時，基于均勻白噪聲假設的遠近場混合源定位算法將無法正確獲得信號子空間和噪聲子空間，定位性能明顯下降甚至失效。

發明內容

本發明提供一種未知有色噪聲下多目標遠近場混合源定位方法，以解決現有遠近場混合源定位技術對復雜噪聲魯棒性差，遠場源與近場源分離過程存在額外偏差等問題。

本發明采取的技術方案是，包括下列步驟：

(1)應用對稱均勻線性傳感器陣列接收目標信號，確定遠近場混合源觀測信號形式；

(2)計算陣列觀測數據的協方差矩陣；

(3)實施空間差分技術去除未知有色噪聲，提取遠場源和近場源分量；

(4)對混合源差分矩陣進行特征值分解，獲得相應的噪聲子空間；

(5)通過一維MUSIC譜峰搜索實現遠場源方位角估計；

(6)再次對陣列協方差矩陣實施空間差分技術，去除未知有色噪聲和遠場源分量，獲得近場源差分矩陣；

(7)對近場源差分矩陣的虛擬方向矩陣進行分塊處理；

(8)對近場源差分矩陣進行特征值分解，獲得相應的信號子空間；

(9)對信號子空間進行分塊處理，通過一維角度搜索估計出近場源方位角；

(10)將已估計的近場源方位角代入二維MUSIC譜峰搜索中，實現對近場源距離的估計。

本發明所述步驟(1)確定遠近場混合源觀測信號形式，其具體途徑是：

假設M個不相關信源入射到由L＝2N+1個傳感器組成的對稱均勻線陣上，包含M₁個近場源和M-M₁個遠場源，其中，d為陣元間距且等長，以陣元0作為參考陣元，則第l(1≤l≤L)個傳感器在t時刻的接收信號可表示為：