[發明專利]基于空域融合的壓縮感知二維DOA估計方法

在審

• 申請號: 202011385371.8
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112444773A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 竇慧晶;肖子恒;楊帆
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G01S3/14
• 分類號: G01S3/14
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

本發明公開了一種基于空域融合的壓縮感知二維DOA估計方法，屬于陣列信號處理技術領域。由于二維DOA估計算法目前存在著計算復雜度過高，估計精度較低的問題，本發明主要在壓縮感知模型的基礎上研究二維DOA估計方法。首先利用L陣的空間合成角進行降維，采用一種等角度結合等余弦的空域劃分方式構建性能更優的陣列流型矩陣，以得到壓縮感知框架下的DOA估計模型。再分別采用OMP算法進行角度重構并按照信源幅值大小進行配對，得到目標的二維方向信息。該發明具有估計精度高、解相干、抗噪性能好的特點，促進了壓縮感知與DOA估計的進一步融合。

技術領域

本發明是一種波達方向(DOA)估計算法，常應用于雷達探測、無線通信、地震勘探等任務，可自動完成二維波達方向角度的估計。該發明屬于陣列信號處理技術領域。

背景技術作為陣列信號處理領域的關鍵問題，波達方向估計(DOA)在雷達、通訊、地震等眾多領域得到了廣泛的應用。由于一維方向估計無法描述空間特性，在許多方面不適用于工程實際，二維波達方向(2D-DOA)估計已經成為了研究熱點。在二維信號子空間的估計算法中，最經典的估計算法是二維多重信號分類(two-dimensional multiple signalclassification，2D MUSIC)算法，它對接收數據的協方差矩陣進行特征值分解得到信號子空間和噪聲子空間，再根據子空間的正交性構造出空間譜，然而該算法需要二維譜峰搜索因而帶來了巨大的運算量，難以滿足實際應用。為了解決上述缺陷，又有學者提出了一種無需譜峰搜索的二維旋轉不變子空間(2-D ESPRIT)算法，但需要有移不變特性的數據以及特殊的陣列流型，并且需要特征值分解，算法的計算復雜度仍然較高。在此基礎上有人提出了無需譜峰搜索以及特征值分解的二維傳播算子(2D PM)算法，極大的提高了陣列信號的處理性能，且適用于不同陣列下的多維角度估計。但以上算法都無法突破子空間類算法的限制，在低信噪比、小快拍以及信源空間間距很小的時候通常不能準確的估計出波達方向，實用性受到一定的限制。二維波達方向估計的計算復雜度受到陣列幾何結構的影響,與均勻矩形陣列或均勻圓形陣列等其它陣列結構相比，L型陣列結構下的二維DOA估計具有更高的估計精度和較低的計算復雜度，并且結構簡單、易于實施，因此被廣泛應用于工程應用中。

近年來Donoho等人提出的壓縮感知(Comprehensive Sensing，CS)理論為現代信號處理帶來了一種更高效，更精確的方法，它利用信號的稀疏性，在遠小于奈奎斯特頻率的采樣率下，通過求解l₀最小范數優化問題得到高精度的重構信號。在實際空域中目標信號相比于整個空間角度是極少的，本身具有稀疏性，因此非常適合對空域進行角度劃分，來構造壓縮感知下的DOA估計模型進行求解。基于稀疏表示的DOA估計方法有效降低了信號的采樣數、數據傳輸、存儲及處理的成本，提高參數的估計性能，并且不受相干信源的影響。因此本發明將在壓縮感知的基礎上繼續探索DOA的估計方法，進一步提高算法的實用性。

發明內容

傳統二維DOA估計算法目前存在著計算復雜度過高，估計精度較低的問題，難以滿足現代信號處理的實時性及準確性要求。為了解決上述缺陷，我們在壓縮感知模型下進行二維DOA估計，并對空域的稀疏劃分方式進行了研究，最終提出了一種基于空域融合劃分的壓縮感知二維DOA估計算法，大大減少了算法計算量，提高了DOA估計精度。

為達到上述目地，本發明包括以下步驟：

第一步：對二維陣列信號模型進行建模仿真，得到各天線陣元上的輸出信號與目標信源的直接關系。

第二步：利用L陣的空間幾何關系構造空間合成角，將二維角度降維成兩個一維空間角進行估計。

第三步：根據目標信號在整個空域中的稀疏性，將信號存在的所有可能的空間角度采用等角度劃分結合等余弦劃分的方式得到大量離散化的角度方向。在確定了空域的劃分方式后，包含信號特征信息的陣列導向矩陣A(θ)也會隨之擴展，從而得到基于壓縮感知的DOA估計模型。

第四步：利用經典的OMP算法分別求解上述稀疏重構問題得到兩組空間合成角的DOA估計結果。