[發(fā)明專(zhuān)利]基于互素陣列的相關(guān)信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810847429.2
• 申請(qǐng)日: 2018-07-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109143155B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉一民;黃天耀;王希勤;王向團(tuán)
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01S3/14
• 分類(lèi)號(hào): G01S3/14
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;吳歡燕

本發(fā)明提供的一種基于互素陣列的相關(guān)信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)方法及系統(tǒng)，對(duì)互素陣列所接受到的信號(hào)進(jìn)行采樣獲得時(shí)域離散信號(hào)；再通過(guò)設(shè)定子陣列的陣元數(shù)，根據(jù)時(shí)域離散信號(hào)獲得子陣列信號(hào)的四階累積量，將子陣列信號(hào)的四階累積量進(jìn)行前后向平滑處理后獲得平滑后的四階累積量；對(duì)平滑后的四階累積量進(jìn)行特征值分解獲得投影算子，最終利用Root?MUSIC算法根據(jù)所有投影算子估計(jì)信號(hào)的波達(dá)方向。該方法及系統(tǒng)通過(guò)結(jié)合互素陣列和四階累積量進(jìn)行信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)，在不增加陣元數(shù)目的情況下能夠有效確保估計(jì)結(jié)果的精度，在信號(hào)個(gè)數(shù)多于陣元數(shù)目時(shí)具有較好的效果；且能夠有效解除信號(hào)相關(guān)，增強(qiáng)了對(duì)信號(hào)的空間分辨力，能夠適用于各種復(fù)雜的環(huán)境。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于互素陣列的相關(guān)信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在陣列信號(hào)處理中，波達(dá)方向(Direction-of-Arrival，DOA)估計(jì)是一種確定信號(hào)方向，估計(jì)信源位置的有效的方法，在雷達(dá)、通信、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都有應(yīng)用。在DOA估計(jì)領(lǐng)域中，以多重信號(hào)分類(lèi)(MUltiple Signal Classification，MUSIC)算法為代表的子空間方法得到了廣泛的應(yīng)用。MUSIC算法通過(guò)對(duì)信號(hào)的相關(guān)矩陣進(jìn)行分解，得到正交的信號(hào)子空間與噪聲子空間，具有空域超分辨的特性，因此被廣泛應(yīng)用。

然而，在傳統(tǒng)的MUSIC算法中，通常需要大量的采樣數(shù)據(jù)，以保證算法的估計(jì)精度；同時(shí)為了獲得大量的采樣數(shù)據(jù)，通常需增加陣元的數(shù)量。通過(guò)增加陣元的數(shù)量雖然可以提高M(jìn)USIC算法的估計(jì)精度，但這種方式不僅增加了接收數(shù)據(jù)量，而且給數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和處理帶來(lái)了巨大的壓力，從而使得硬件的實(shí)現(xiàn)難度加大，難以滿(mǎn)足實(shí)際的工程需求。

有鑒于此，在不增加陣元數(shù)量的情況下，亟需提供一種能夠確保估計(jì)精度的信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)方法及系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為了克服現(xiàn)有技術(shù)中利用傳統(tǒng)的DOA估計(jì)方法進(jìn)行信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)通常需增加陣元的數(shù)量以確保估計(jì)精度，導(dǎo)致難以適用于復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境的問(wèn)題，提供一種基于互素陣列的相關(guān)信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)方法及系統(tǒng)。

一方面，本發(fā)明提供一種基于互素陣列的相關(guān)信號(hào)波達(dá)方向估計(jì)方法，包括：

按照時(shí)域?qū)︻A(yù)設(shè)數(shù)量的目標(biāo)陣列所接收到的信號(hào)進(jìn)行采樣，獲得每個(gè)目標(biāo)陣列對(duì)應(yīng)的時(shí)域離散信號(hào)，其中每?jī)蓚€(gè)目標(biāo)陣列互為互素陣列；

對(duì)于任意一個(gè)目標(biāo)陣列，設(shè)定該目標(biāo)陣列的子陣列的陣元數(shù)，根據(jù)子陣列的陣元數(shù)從該目標(biāo)陣列對(duì)應(yīng)的時(shí)域離散信號(hào)中獲取該目標(biāo)陣列的所有子陣列對(duì)應(yīng)的子陣列信號(hào)；

對(duì)于任意兩個(gè)目標(biāo)陣列，根據(jù)該兩個(gè)目標(biāo)陣列的所有子陣列對(duì)應(yīng)的子陣列信號(hào)獲得該兩個(gè)目標(biāo)陣列對(duì)應(yīng)的平滑后的四階累積量矩陣；

對(duì)每個(gè)平滑后的四階累積量矩陣進(jìn)行特征值分解獲得每個(gè)平滑后的四階累積量矩陣對(duì)應(yīng)的投影算子；

利用Root-MUSIC算法根據(jù)所有投影算子估計(jì)信號(hào)的波達(dá)方向。

優(yōu)選地，根據(jù)子陣列的陣元數(shù)從該目標(biāo)陣列對(duì)應(yīng)的時(shí)域離散信號(hào)中獲取該目標(biāo)陣列的所有子陣列對(duì)應(yīng)的子陣列信號(hào)，具體為：

對(duì)于任意一個(gè)目標(biāo)陣列，將該目標(biāo)陣列對(duì)應(yīng)的子陣列的陣元數(shù)作為目標(biāo)數(shù)量，在該目標(biāo)陣列的所有陣元中，將目標(biāo)數(shù)量的相鄰陣元進(jìn)行組合，獲得該目標(biāo)陣列的所有子陣列；

從該目標(biāo)陣列對(duì)應(yīng)的時(shí)域離散信號(hào)中分離出每個(gè)子陣列對(duì)應(yīng)的子陣列信號(hào)，獲得該目標(biāo)陣列的所有子陣列對(duì)應(yīng)的子陣列信號(hào)。

優(yōu)選地，根據(jù)該兩個(gè)目標(biāo)陣列的所有子陣列對(duì)應(yīng)的子陣列信號(hào)獲得該兩個(gè)目標(biāo)陣列對(duì)應(yīng)的平滑后的四階累積量矩陣，具體為：