CN103454615A - 稳健盲信号参数估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种稳健的盲信号参数估计方法，包括以下步骤：步骤1）选择预估计参考频率，通常将接收机带宽中心频率f_ref作为参考频率，再利用传统DOA估计方法预估计出各DOA值

2）利用信号的预估计参考频率f_ref和预估计DOA值

通过自适应数字波束形成方法实现空间信号分离，利用傅立叶变换对每一个预估计的DOA所对应的信号进行测频，获得每个估计DOA所对应信号的准确频率估计值f_i，并完成了频率和预估计DOA的匹配；3）根据预估计DOA值

在参考频率f_ref条件下与信号的真实方向θ_i和真实频率f_i所形成的导向矢量相同的条件，校正DOA得到信号准确的DOA估计值。该方法保证了估计精度，同时降低了计算量，使宽带接收机宽带内的多个窄带信号分离并实现频率和角度的准确估计。

Description

稳健盲信号参数估计方法

技术领域

本发明属于盲信号处理的参数估计领域，涉及一种稳健盲信号参数估计方法，具体地说，涉及一种适用于盲信号处理系统中的辐射源信号到达角度（DOA）和频率估计方法。

背景技术

盲信号处理作为信号处理的新方向，指在源信号和传输通道的参数未知的情况下，只由观测信号来恢复原始信号的过程。而参数估计是盲信号处理中的主要任务之一。

由于传统的DOA估计方法适用于窄带信号。当使用宽带接收机处理多个窄带信号时，往往存在着较大的误差。传统的处理方法有两种：一种是将空、时参数分别进行估计，然后进行匹配。另一种方法是进行联合估计或多维联合搜索，得到自然匹配的估计结果。但是算法都存在复杂，计算量大且不利于实时处理的缺点。

发明内容

为了解决上述技术问题，对于信号频率与方向角均未知的窄带信号，提供一种稳健的盲信号参数估计方法，该方法在传统算法基础上提出一种基于参考信号频率实现到达角预估计并进行有效修正的稳健盲信号分析与参数估计方法，以保证较高的估计精度，同时降低计算量，从而使接收机带宽内的多个窄带信号有效分离并达到实现频率和角度的准确估计。

其技术方案如下：

一种稳健盲信号参数估计方法，包含以下步骤：

1）首先选择预估计参考频率，通常将接收机带宽中心频率f_ref作为参考频率，再利用MUSIC波达方向估计方法对信号的DOA进行预估计，得到预估计值

其中MUSIC算法的实现公式为；

$P_{\mathrm{MUSIC}}=\frac{1}{a^H\left(\mathrm{\θ}\right)U_N{U}_N^{H}a\left(\mathrm{\θ}\right)}$

2）利用信号的预估计参考频率f_ref和预估计DOA值重新构建信号导向矢量，再通过自适应数字波束形成（DBF）方法实现空间信号的分离，本发明使用线性约束功率最小（LCMP）波数形成器来实现。其最优加权矢量的表达式为：

w＝R^-1C(C^HR^-1C)^-1f

通过对每一个预估计的DOA所对应的信号应用LCMP自适应波束形成算法，即可获得该预估计DOA所对应空域信号的输出，即利用空域滤波恢复出原始信号，对输出信号进行FFT处理并进行测频，即可获得预估计DOA所对应信号的准确频率估计值f_i，同时也完成了频率和预估计DOA的匹配；

3）根据预估计DOA值

在参考频率f_ref条件下与信号的真实方向θ_i和真实频率f_i所形成的导向矢量相同这一性质，即在相邻阵元之间引起的相位差相同，有：

${2\mathrm{\πf}}_i\frac{{d\sin \mathrm{\θ}}_i}{c}={2\mathrm{\πf}}_{\mathrm{ref}}\frac{d\sin {\widetilde{\mathrm{\θ}}}_i}{c}$

故通过如下DOA校正公式可得信号的准确DOA估计值为：

${\mathrm{\θ}}_i=\arcsin \left(\frac{f_{\mathrm{ref}}}{f_i}\sin {\widetilde{\mathrm{\θ}}}_i\right)$

对于一维阵列实现方位角和频率的估计可以直接利用以上步骤实现。然而对于二维阵列应用中的信号参数估计问题，该方法同样适用于二维阵列实现信号的方位角、俯仰角及频率的估计。

进一步，步骤3）二维阵列实现信号的方位角、俯仰角及频率估计的步骤如下：

31）利用二维MUSIC波达方向估计方法，即：

得到信号的预估计的方位角和俯仰角为

和

32）方法及原理同步骤2）；

33）利用二维阵列相邻阵元之间引起的相位差同样相同的性质，有：

θ_i，

分别为信号的真实方位角和俯仰角，通过如下DOA校正公式可得信号的准确方位角和俯仰角估计值为：

本发明的有益效果：本发明提供的一种稳健盲信号参数估计方法，基于空域滤波不但可以分离原始信号，而且信号测频、测向更加准确、高效。本方法中信号频率和方向角可以直接匹配的，适用于各种定频窄带信号且计算量远远小于联合搜索和独立估计匹配两种方法。

附图说明

图1为本发明稳健盲信号参数估计方法的流程图；

图2为MUSIC算法流程图；

图3为LCMP算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步详细地说明。

如图1-图3所示，一种稳健盲信号参数估计方法，包括以下步骤：

1）由于不同频率不同空间位置的信号源，具有相应的不同导向矢量，因而对于传统的DOA估计方法无法使用。因此我们选择接收机带宽中心频率f_ref为参考频率，假设所有到达信号频率为f_ref。利用传统MUSIC算法估计信号方向

$P_{\mathrm{MUSIC}}=\frac{1}{a^H\left(\mathrm{\θ}\right)U_N{U}_N^{H}a\left(\mathrm{\θ}\right)}---\left(1\right)$

其中，R为接收信号的协方差矩阵，a(θ)为阵列导向矢量，U_N为阵列接收数据经特征分解后所得的噪声子空间。

2）由于MUSIC算法是通过搜索与噪声子空间（近似）正交的导向矢量来实现DOA估计的，因此估计的DOA与参考频率相对应，而且在进行DOA预估计时的导向矢量和信号的真实导向矢量是相等的，所以在自适应波束形成（DBF）时，利用预估计的DOA和参考频率并不影响空域滤波的效果。

对于空间信号的空域滤波，本发明使用线性约束功率最小（LCMP）波数形成器来实现。LCMP最优化问题可以描述如下：

$\left\{\begin{array}{c}\underset{w}{\min }{w}^H\mathrm{Rw}\\ \text{s.t.}{C}^{H}w=f\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中，C为N×m维的约束矩阵，f为m×1维的约束值矢量。最优加权矢量的表达式为：

w=R^-1C(C^HR^-1C)^-1f   （3）

通过对每一个预估计的DOA所对应的信号应用LCMP自适应波束形成算法，即可获得该空域信号DOA对应的输出。由于空域滤波后的输出信号为一按时间顺序排列的矢量，故进行FFT处理，即可获得预估计DOA所对应信号的频率f_i，同时也就完成了频率和预估计DOA的匹配。

3）通过对MUSIC算法的实现原理进行分析可知，其DOA估计是通过改变导向矢量来搜索的，因此，预估计的带有误差的方向

在参考频率f_ref条件下，与信号的真实方向θ_i和真实频率f_i所形成的导向矢量相同，即在相邻阵元之间引起的相位差相同。因此有

即：

${2\mathrm{\πf}}_i\frac{d\sin {\mathrm{\θ}}_i}{c}={2\mathrm{\πf}}_{\mathrm{ref}}\frac{d\sin {\widetilde{\mathrm{\θ}}}_i}{c}---\left(4\right)$

进行化简后可得：

$f_i\sin {\mathrm{\θ}}_i=f_{\mathrm{ref}}\sin \widetilde{\mathrm{\θ}}---\left(5\right)$

式（5）给出了信号的准确DOA和频率与预估计DOA和参考频率之间的关系。因此当信号的准确频率已知时，上式可以作为信号DOA的准确计算公式。

所以，只要对接收的信号进行准确的测频并将频率和基于参考频率估计的DOA进行匹配，就可以利用上式进行准确的DOA校准。而且准确的信号到达角计算公式由下式给出：

${\mathrm{\θ}}_i=\arcsin \left(\frac{f_{\mathrm{ref}}}{f_i}\sin {\widetilde{\mathrm{\θ}}}_i\right)---\left(6\right)$

本发明中DOA估计是在对方向和频率的预估计下实现的。所以，当信号频率f_i给定时时，越大，预估计角度误差对角度估计的影响越小。而且此时f_i越大，预估计角度误差对角度估计的影响将更小。然而若参考频率f_ref越小，预估计角度误差对角度估计的影响同样将更小。综上分析可得：（1）参考频率应选择尽可能小的参数；（2）信号的频率越高，估计的误差越小；（3）

越小，测频对估计误差的影响越小，而角度预估计对估计误差的影响越大。

对于一维阵列实现方位角和频率的估计可以直接利用以上步骤实现，而且该方法同理适用于二维阵列对辐射源的方位角、俯仰角及频率的估计，步骤如下：

31）利用二维MUSIC波达方向估计方法算法，即：

得到预估计的方位角和俯仰角分别为和

32）方法及原理同步骤2）；

33）利用二维阵列的相邻阵元之间引起的相位差同样相同的性质，有：

θ_i，

分别为信号的真实方位角和俯仰角，通过如下DOA校正公式可得信号的准确DOA估计值为：

以上所述，仅为本发明最佳实施方式，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换均落入本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种稳健盲信号参数估计方法，其特征在于，包含以下步骤：

1）首先选择预估计参考频率，通常将接收机带宽中心频率f_ref作为参考频率，再利用MUSIC波达方向估计方法对信号的DOA进行预估计，得到预估计值其中MUSIC算法的实现公式为；

$P_{\mathrm{MUSIC}}=\frac{1}{a^H\left(\mathrm{\θ}\right)U_N{U}_N^{H}a\left(\mathrm{\θ}\right)}$

2）利用信号的预估计参考频率f_ref和预估计DOA值重新构建信号导向矢量，再通过自适应数字波束形成（DBF）方法实现空间信号的分离，其最优加权矢量的表达式为：

w＝R^-1C(C^HR^-1C)^-1f

通过对每一个预估计的DOA所对应的信号应用LCMP自适应波束形成算法，即可获得该预估计DOA所对应空域信号的输出，即恢复出原始信号，对输出信号进行FFT处理并进行测频，即可获得预估计DOA所对应信号的准确频率估计值f_i，同时也完成了频率和预估计DOA的匹配；

3）根据预估计DOA值

在参考频率f_ref条件下与信号的真实方向θ_i和真实频率f_i所形成的导向矢量相同这一性质，即在相邻阵元之间引起的相位差相同，有：

${2\mathrm{\πf}}_i\frac{d\sin {\mathrm{\θ}}_i}{c}={2\mathrm{\πf}}_{\mathrm{ref}}\frac{d\sin {\widetilde{\mathrm{\θ}}}_i}{c}$

故通过如下DOA校正公式可得信号的准确DOA估计值为：

${\mathrm{\θ}}_i=\arcsin \left(\frac{f_{\mathrm{ref}}}{f_i}\sin {\widetilde{\mathrm{\θ}}}_i\right)$

对于一维阵列实现方位角和频率的估计可以直接利用以上步骤实现，该方法同理适用于二维阵列实现信号的方位角、俯仰角及频率的估计。

2.根据权利要求1所述稳健盲信号参数估计方法，其特征在于，步骤3）基于二维阵列实现信号的方位角、俯仰角及频率估计的步骤如下：

31)利用二维MUSIC波达方向估计方法算法，即：

得到预估计的方位角和俯仰角为

和

32)方法及原理同步骤2)；

33)利用二维阵列阵元之间引起的相位差同样相同的性质，有：

θ_i，

分别为信号的真实的方位角和俯仰角，通过如下DOA校正公式口j得信号的准确DOA仙计值为：

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