[發明專利]一種面向大規模天線的快速MUSIC譜分解方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 202010086714.4
• 申請日: 2020-02-11
• 公開（公告）號: CN111859272A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 李斌;曹先彬;趙成林;許方敏;張軍
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學;北京航空航天大學
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G01S7/02
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 王剛

本發明公開了一種面向大規模天線的快速MUSIC譜分解方法、裝置及設備，包括：接收信號X，根據信號X估計高維自相關矩陣R；對高維自相關矩陣R進行骨架提取得到低維表征矩陣C；計算得到低秩矩陣Y，得到高維自相關矩陣R的低維近似分解CY，通過對低維近似分解CY進行SVD分解獲得高維自相關矩陣R的SVD近似分解利用高維自相關矩陣R的SVD近似分解構造信號空間K，利用信號空間K估計空間譜P(θ)，根據所述空間譜P(θ)進行目標信號檢測與估計。本發明在精確估計MUSIC空間譜的同時，將SVD的計算復雜度從立方增長降低至平方甚至是線性增長率，實現了高精度和低復雜度的MUSIC空間譜估計，利用矩陣范數最小化作為優化準則，確保了高維自相關矩陣近似的誤差精度。

技術領域

本發明涉及信息領域，特別是指一種面向大規模天線的快速MUSIC譜分解方法、裝置及設備。

背景技術

大規模天線陣列在增加估計信噪比和空間分辨率的同時，所需的計算復雜度和處理時延也將變得無法承受，在實施毫米波雷達目標檢測與相控陣雷達波束賦形等典型應用場景中變得難以適用。MUSIC方法核心思想是基于特征值分解或奇異值分解，劃分得到信號或噪聲子空間，通過信號或噪聲子空間估計目標空間位置，當天線數目較大時，計算復雜度極大；處理過程即便采用高性能CPU也需要很長的處理時延，難以滿足快速實施目標估計與數據分析的應用需求。現有技術雖然提出低秩分解方法，在一定程度上降低了計算復雜度與處理時延，但是精度不能得到保證，且隨著天線數目的進一步增加，計算復雜度和處理時延也無法承受。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提出一種面向大規模天線的快速MUSIC譜分解方法及裝置，以解決現有技術中處理時延高、精度低和計算復雜度高的缺陷。

基于上述目的本發明提供的一種面向大規模天線的快速MUSIC譜分解方法，包括：

接收信號X，根據所述信號X估計高維自相關矩陣R；

對所述高維自相關矩陣R進行骨架提取得到低維表征矩陣C；

確定低秩矩陣Y，根據所述C和Y得到所述高維自相關矩陣R的低維近似分解CY，通過對所述低維近似分解CY進行SVD分解獲得所述高維自相關矩陣R的SVD近似分解

利用所述高維自相關矩陣R的SVD近似分解構造信號空間K，利用所述信號空間K估計空間譜P(θ)，根據所述空間譜P(θ)進行目標信號檢測與估計。

可選的，所述信號X可表示為

X＝AB+E

其中，E＝[e₁(t)e₂(t)…e_K(t)]^T為M×N維獨立同分布的噪聲矩陣，e₁(t)e₂(t)…e_K(t)為K個目標的回波信號中的疊加噪聲信號，A＝[a(θ₁)a(θ₂)…a(θ_k)]^T為M×K維方向矢量矩陣，a(θ₁)a(θ₂)…a(θ_k)為K個目標的方向矢量，B為目標信號矩陣；

所述根據所述信號X估計高維自相關矩陣R，包括：

根據所述信號X估計計算所述高維自相關矩陣R＝XX^H，其中X與X^H互為共軛。

可選的，所述低維表征矩陣其中為復數空間，S為等效提取矩陣，所述等效提取矩陣S的特點包括：

每一行元素有且只有1個非零值，且所述非零值位置隨機分布于s長度中；

所述非零值以等概率取值{+1,-1}。

可選的，所述計算得到低秩矩陣Y，包括：