[發明專利]一種基于高分辨率特征空間DOA估計方法

在審

• 申請號: 202011150934.5
• 申請日: 2020-10-24
• 公開（公告）號: CN112327245A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 葛士里;張效民;于洋;趙華偉;孫依琳
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G01S3/14
• 分類號: G01S3/14;G01S3/80
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 金鳳

本發明公開了一種基于高分辨率特征空間DOA估計方法，該方法首先計算陣列信號的協方差矩陣，然后將協方差矩陣分解到噪聲子空間和信號子空間，再定義一種新的空間譜函數，當空間譜函數出現譜峰時，即可得到波達方向的估計值。該方法充分的考慮了噪聲子空間和信號子空間，使得算法在較低信噪比情況下對波達方向估仍有很好的效果。

技術領域

本發明屬于信號處理技術領域，具體涉及一種DOA估計方法。

背景技術

波達方向估計是陣列信號處理中的重要內容，它已然成為雷達、聲吶等許多領域的重要任務之一。自二十世紀七十年代開始，在空間譜估計方面涌現出了大量的研究成果，其中以SchmidtR等人提出的多重信號分類法(Multiple Signal Classification,MUSIC)方法最具代表性，自此MUSIC方法得到了廣泛的應用，這是DOA估計理論上的一次重大突破。

二十世紀九十年代初，Roy等人提出了旋轉不變子空間的(簡稱ESPRIT)的方法，該方法借助于旋轉不變性進行計算，利用子空間旋轉不變性對待測信號進行參數估計。在對相干信號處理方面，J.E.Evans最早提出了空間平滑技術，這類方法將線陣重新進行子陣劃分，形成陣列流型相同的子陣列，然后對各子陣的協方差進行平均，從而實現相干的計算。也有學者提出基于特普利茲矩陣的多重信號分類方法，該方法對特普利茲的重構矩陣進行處理，可以改變等效信號源的個數，在改善DOA估計分辨率的同時，也改變了信噪比。在學者研究中也提到了一種改進MUSIC方法(Modified MUSIC algorithm,簡稱MMUSIC方法)，該方法可以保證非相干信源DOA估計的前提下，提高相干相干信源的估計。改進的MMUSIC方法主要是對陣列輸出的信號協方差矩陣進行處理，使得信號的協方差的秩恢復到滿秩，從而在相干信源和非相干信源情況下都能有效的估計出信號DOA。此外還有一種基于特征空間的EMUSIC方法，該方法利用了噪聲子空間和信號子空間，在相干信源和非相干信源情況下，波達方向也能很好的估計。但是在低信噪比情況下，改進的MMUSIC方法和EMUSIC方法在方向估計精度上明顯惡化。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明提供了一種基于高分辨率特征空間DOA估計方法，該方法首先計算陣列信號的協方差矩陣，然后將協方差矩陣分解到噪聲子空間和信號子空間，再定義一種新的空間譜函數，當空間譜函數出現譜峰時，即可得到波達方向的估計值。該方法充分的考慮了噪聲子空間和信號子空間，使得算法在較低信噪比情況下對波達方向估仍有很好的效果。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案包括以下步驟：

步驟1：假定陣列中有M個陣元；陣列信號的協方差矩陣為：

R＝E[X(t)X(t)^H]＝AR_SA^H+σ²I (1)

式中：R是加入噪聲之后的信號協方差矩陣，X(t)為M×1階數據矢量，A為陣列對信號的M×D階導向矢量，R_S為信號的相關矩陣，σ²是噪聲功率，I為M×M階單位矩陣，D為信源的個數；

步驟2：對協方差矩陣R進行重構：

R_X＝R+I_vR^*I_v (2)

式中，R^*是R的共軛矩陣，

將協方差矩陣R_X分成噪聲子空間和信號子空間：