[發(fā)明專利]一種基于秩一分解定理的水聲目標(biāo)陣列幅度相位誤差校準(zhǔn)方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210646608.6 | 申請日: | 2022-06-09 |
| 公開(公告)號: | CN115085827A | 公開(公告)日: | 2022-09-20 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 張光普;劉愷忻;付進;郝宇;邱龍皓;王燕;鄒男;王晉晉;王逸林;李娜;張涵 | 申請(專利權(quán))人: | 哈爾濱工程大學(xué) |
| 主分類號: | H04B17/12 | 分類號: | H04B17/12;H04B17/21;G01S3/80;G01S3/82 |
| 代理公司: | 哈爾濱市陽光惠遠(yuǎn)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 23211 | 代理人: | 姜明君 |
| 地址: | 150000 黑龍江*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 分解 定理 目標(biāo) 陣列 幅度 相位 誤差 校準(zhǔn) 方法 | ||
1.一種基于秩一分解定理的水聲目標(biāo)陣列幅度相位誤差校準(zhǔn)方法,其特征在于,所述校準(zhǔn)方法具體包括以下步驟:
步驟1:對采集的水聲目標(biāo)的陣元信號進行特征值分解;
步驟2:利用步驟1采集的陣元信號,求解每個陣元的幅度偏差和相位偏差;
步驟3:利用步驟2求解出的幅度偏差和相位偏差,獲得與未校準(zhǔn)陣列相匹配的校準(zhǔn)導(dǎo)向矢量;
步驟4:利用步驟3的校準(zhǔn)導(dǎo)向矢量進行DOA估計。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述校準(zhǔn)方法,其特征在于,所述步驟1采集的水聲目標(biāo)的陣元信號具體為,假設(shè)一個遠(yuǎn)場平面波入射到一個M個陣元的任意形狀的陣列,平面波入射方向θ是信號方向與y軸方向的夾角;其中第m個陣元的位置表示為(xm,ym);
如果空間中有K個窄帶信號,第k個信號表示為sk(t);陣列接收數(shù)據(jù)表示為:
表示K個目標(biāo)的陣列流行向量,S(t)和N(t)是接收信號和噪聲矩陣,S(t)=[s1(t),...,sK(t)]T,N(t)=[n1(t),...,nM(t)]T。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述校準(zhǔn)方法,其特征在于,假設(shè)陣列采集到的噪聲是滿足時空不相關(guān)性的零均值高斯白噪聲,并且K個信號之間互不相關(guān),那么x(t)的協(xié)方差矩陣Rx=E[x(t)xH(t)]表示為Rx=Rs+Rn,其中是的協(xié)方差矩陣;
將Rx進行特征值分解,得到:
其中Us和表示信號子空間;Uw表示噪聲子空間。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述校準(zhǔn)方法,其特征在于,所述步驟2求解每個陣元的幅度偏差和相位偏差具體包括以下步驟:
步驟2.1:設(shè)計用于求解幅度偏差和相位偏差的優(yōu)化算法;
步驟2.2:利用凸優(yōu)化方法求解基于步驟1的優(yōu)化算法,并結(jié)合秩一分解定理求解幅度偏差和相位偏差。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述校準(zhǔn)方法,其特征在于,所述步驟2.1的優(yōu)化算法具體為,沒有偏差的導(dǎo)向矢量為a(θ)=[μ1,…,μM],其中κ=2π/λ;
假設(shè)M個陣元的幅度偏差為Ae=[a1,…,aM],相位偏差表示為ψe=[η1,…,ηM],其中那么第m個陣元的導(dǎo)向矢量偏差為
假設(shè)陣列校準(zhǔn)時單目標(biāo)的方位為φ,如果只考慮相位偏差,那么未校準(zhǔn)的導(dǎo)向矢量表示為:
其中中的表示哈達瑪乘積,也就是兩個向量對應(yīng)元素相乘,那么利用ap(φ)獲取準(zhǔn)確的估計方位,即
表示獲得最小的fp(φ)對應(yīng)的角度φ。同樣,如果只考慮幅度偏差,那么未校準(zhǔn)的導(dǎo)向矢量表示為:
利用af(φ)獲得準(zhǔn)確的估計方位,即
由于gHRg=tr(RggH),那么表示為:
的對角線元素都是1;
同樣,表示為:
的對角線元素都是實數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述校準(zhǔn)方法,其特征在于,根據(jù)公式(4)、公式(6)、公式(7)和公式(8),利用公式(9)求解ap(φ)和af(φ):
然而公式(9)不能被直接求解,因為ap(φ)和af(φ)是未知變量,公式(9)中包含了未知變量的高階運算和因此公式(9)NP難的非凸優(yōu)化問題。
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