CN105262530A - 一种来波方向快速估计的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种来波方向快速估计的方法，旨在解决现有技术所存在的对信号入射角相差较小的信号分辨率低、对入射信号低信噪比下分辨率不高、对入射信号的分辨度不高以及计算复杂度大等的技术问题。本发明首先利用特征矩阵变换构造出协方差矩阵，特征分解得到的协方差矩阵，构造信号矩阵和噪声矩阵，然后，利用改进优化的DOA算法进行权矢量的迭代，从而降低计算复杂度，大幅度缩短了60GHz无线通信系统中DOA计算耗时。本方案适用于60GHz无线通信系统。

Description

一种来波方向快速估计的方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其是涉及一种应用于60GHz无线通信系统的来波方向快速估计的方法。

背景技术

近年来移动通信事业在全球范围内得到了迅猛的发展，对带宽的要求越来越高。60GHz无线通信技术由于其超高速的数据传输能力、成本低、抗干扰性和安全性高、具有国际通用性和免许可特性的特点，将成为第4代无线通信技术的代表。然而它面临的最大挑战是过高的路径损失。6OGHz频段的路径损耗决定了其必须采用波束形成技术和来波方向快速估计来改善链路质量。来波方向(DOA)估计又可称为来波方向估计或来波角度估计，是阵列信号处理的一个重要分支。DOA估计的基本问题就是如何利用天线阵列的输出，从背景噪声中检测出同时处于空问某一区域内的多个期望用户的位置信息，即各个信号到达阵列天线的入射角。DOA估计算法性能评价标准主要包括：估计偏差、估计误差、分辨力、成功概率、计算量及给定阵元数目情况下算法可估计的信号数目。

DOA是阵列信号处理的一项重要内容，其应用涉及雷达、通信、声纳、地震、勘探、射电天文以及生物医学工程等众多军事及民用经济领域。DOA估计是利用一组按一定方式布置在空间不同位置的传感器对空间信源在时域和空域同时进行采样，再由传感器阵列采样数据的分析处理来实现对空间信源的方位向估计。在DOA估计中，分辨力，精度，稳健性，速度，可分辨目标数的多少等，决定了方位向估计性能的好坏。近几十年，国内外均开展了有关DOA估计技术的理论和应用研究，使得DOA估计理论得到迅速发展。但是，在实际应用中，由于受到物理器件水平和成本的影响，阵列孔径不可能无限增大，DOA估计的分辨力始终受到阵列孔径的限制，最大可分辨目标数受到阵元数的限制。

中华人民共和国国家知识产权局于2007年04月25日公开了公告号为CN1953348A的专利文献，名称是多扇区智能天线系统的来波方向估计方法，其包括以下步骤：(1)利用谱估计算法对需要进行来波方向估计的用户进行初始来波方向估计，得到估计的来波功率谱最大值对应的来波角度；(2)根据所述来波角度判断用户是否位于目标扇区的边缘，若是，则分别计算用户在和目标扇区相邻的两个扇区内的功率；(3)若所述来波角度所在区域靠近功率值大的相邻扇区，则所述来波角度即为最终的估计结果，否则，搜索来波角度所在区域的相反区域，得到所述相反区域内来波功率谱最大值对应的来波角度即为最终的估计结果。此方案仍然收到阵元数的限制，在分辨率和分辨度上都不够理想。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的对信号入射角相差较小的信号分辨率低、对入射信号低信噪比下分辨率不高、对入射信号的分辨度不高等的技术问题，提供一种应用于60GHz无线通信系统的DOA的快速计算方法，能在改善无线接收器、发送器性能的基础上降低波束形成算法的计算复杂度，提高分辨率，从而在保证高速通讯信号品质的同时，大幅度缩短了DOA计算耗时。

该DOA改进算法，不仅具有空间平滑算法去强相干信号的效果，同时弥补其在低信噪比下分辨率不高和对信号的分辨度不高的不足之处，另外，该算法也比空间平滑算法的算法复杂度更小，大大减少了整个算法的运算量，而且不牺牲天线的孔径，比较实用，实验证明了该算法的有效性。

本发明针对上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种来波方向快速估计的方法，包括以下步骤：

S01、天线阵接收原始信号；

S02、对信号进行预处理；

S03、构造协方差矩阵；

S04、权向量迭代；

S05、构造空间谱函数；

S06、求出空间谱函数谱峰θ域的最优解；

S07、判断空间谱函数是否收敛，如果收敛，则所得最优解即为入射信号的估计值；如果不收敛，则返回步骤S04。

假设有K个信号，其中前Kc个信号为相关信号，其余信号为独立信号且与前Kc个信号相互独立，入射到均匀天线阵，该天线阵由M＝2N+1个间距为d的全向阵元组成，并将阵元0作为参考阵元，则第i个阵元的输出信号矢量可表示为

$\begin{array}{c}{x}_i\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_k\left(t\right)e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{disin\θ}}_k}+n_i\left(t\right)\\ =s_1\left(t\right)\underset{k=1}{\overset{K_c}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_k{e}^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{disin\θ}}_k}+\underset{k=K_c+1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{s}_k\left(t\right)e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{disin\θ}}_k}+n_i\left(t\right)\end{array}---\left(1\right)$

式中，s_k(t)为第k个信号的复包络，λ为中心波长，d为阵元间距，ρ_k为多径衰落系数，n_i(t)是加性高斯噪声。

则阵列的输出信号矢量可表示为

x(t)＝[x_-N(t),…,x_-1(t),x₀(t),x₁(t),…,x_N(t)]^T

＝A(θ)s(t)+n(t)(2)

式中，A(θ)＝[α(θ₁),α(θ₂),…,α(θ_k)]为阵列方向矩阵，s(t)为阵列接收信号矢量，n(t)为噪声矢量。其中，α(θ_k)对应的方向矢量为

$\mathrm{\α}\left({\mathrm{\θ}}_k\right)={\[e^{j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{dNsin\θ}}_K},...,e^{j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{dsin\θ}}_K},1,e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{dsin\θ}}_K},...,e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{\mathrm{\λ}}{\mathrm{dNsin\θ}}_K}\]}^T---\left(3\right)$

根据式(2)估计阵列输出信号矢量的协方差矩阵,即

其中：

N为全向阵元总个数的一半，总全向阵元个数为2N+1(其中包括作为参考阵元的0阵元)；

x＝[x(-N),…,x(0),…,x(N)]是阵列的输出信号矢量；

是阵列的输出信号的协处理信号，用于信号预测和部分信号的补充；H为矩阵共轭转置符号；T为矩阵转置符号；

构造新的协方差矩阵R_X,即

$R_X=\hat{R}\widehat{{}_X}+{\mathrm{JR}}_X^{*}J$

式中:J为M×M的反向单位矩阵,为的共轭。

$J={\left[\begin{array}{cccc}0& ...& 0& 1\\ 0& ...& 1& 0\\ .& & .& .\\ .& ...& .& .\\ .& & .& .\\ 1& ...& 0& 0\end{array}\right]}_{M\×M}$

特征分解上面得到的协方差矩阵R_X,即

[U,S,V]＝SVD(R_X)

取V_n＝U(:,D+1:M)来构造噪声子空间向量Vn。SVD表示奇异值分解，U(:,D+1:M)表示矩阵U中的任何一行，其列从D+1到M。

把满秩矩阵R_X用低秩矩阵替代,构造出新的协方差矩阵,然后对新的协方差矩阵特征分解，再次构造得到噪声子空间向量V_nn。

计算得到的平均噪声子空间,设为V_U,即

V_U＝(V_nn+V_n)/2

构造空间谱函数,即

$\hat{P}\left(\mathrm{\θ}\right)=\frac{1}{\[{\mathrm{\ξ\α}}^H\left(\mathrm{\θ}\right)V_U{V_U}^H\mathrm{\α}\left(\mathrm{\θ}\right)+{\mathrm{\α}}^H\left(\mathrm{\θ}\right)V_U{V_U}^H\mathrm{\α}\left(\mathrm{\θ}\right)\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΓW}}_{m,k}{e}^{j2\mathrm{\π}m\frac{d}{\mathrm{\λ}}\cos \mathrm{\θ}}\]}---\left(5\right)$

其中：

ξ为权向量系数；α(θ)为阵列方向矩阵；

Γ是校正函数，Γ＝ρe^jsinθ+Ωe^jtgθ，ρ为信号矢量系数，Ω为噪声矢量系数；

$W_{m,k}=j^{floor\left(\frac{m\×\mathrm{mod}(k+K/2,K)}{K/4}\right)},m=0,1,2,...,M-1;k=0,1,2,...K-1$

j为虚数单位，m为矩阵的行编号，也可以看作是对天线元件的编号；k为矩阵的列编号，也可以看作是对波束的编号，K为波束数量；floor函数表示取小于或者等于括号内指定表达式的最大整数；mod表示取余运算函数，mod(X，Y)为X除以Y所得的余数；

从式(5)求出谱峰θ域的最优解,在空间谱函数收敛的情况下所得到谱峰θ即为入射信号DOA的估计，如果不收敛则继续迭代计算。

本发明提供的60GHz无线通信系统DOA快速计算方法，所述DOA快速计算方法应用在超高带宽60GHz无线接收器的控制程序中。

在60GHz无线通信系统的实际应用中，由于外部干扰阻挡的存在，如发送和接收之间瞬间被障碍物阻挡等等，天线接收到的信号中可能存在某种比较少见、一般情况不考虑的干扰信号，以及其他无法预知的有效信号迅速衰减，通过本方法的处协理信号权矢量中的校正函数的综合的补偿和调整作用，可以有效消除这些干扰。

本发明提供的60GHz无线通信系统DOA快速计算方法，其基本思想就是首先利用特征矩阵变换构造出协方差矩阵，特征分解得到的协方差矩阵，构造信号矩阵和噪声矩阵，然后消除噪声，利用上述改进优化的DOA算法进行权矢量的迭代，从而降低计算复杂度，大幅度缩短了60GHz无线通信系统中DOA计算耗时。

本发明带来的实质性效果是，算法有着更好的特性,收敛速度较快。算法不仅具有空间平滑算法去强相干信号的效果，同时弥补其在低信噪比下分辨率不高和对信号的分辨度不高的不足之处，另外，该算法也比空间平滑算法的算法复杂度更小，而且不牺牲天线的孔径。不会因为导频信号占用信道资源而影响效率。

附图说明

图1是本发明的一种计算过程流程图；

图2是本发明的一种天线阵示意图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：本实施例的一种DOA快速估计的方法，如图1所示，包括以下步骤：

信号预处理阶段：

(1)假设有K个信号，其中前Kc个信号为相关信号，其余信号为独立信号且与前Kc个信号相互独立。入射到如图2所示的均匀线阵，该阵列由M＝2N+1个间距为d的全向阵元组成，并将阵元0作为参考阵元，

根据式(2)估计阵列输出信号矢量的协方差矩阵,即

其中：

N为全向阵元总个数的一半，总全向阵元个数为2N+1(其中包括作为参考阵元的0阵元)；

x＝[x(-N),…,x(0),…,x(N)]是阵列的输出信号矢量；

是阵列的输出信号的协处理信号，用于信号预测和部分信号的补充；H为矩阵共轭转置符号；

(2)构造协方差矩阵：

A.构造新的协方差矩阵R_X,即

$R_X=\hat{R}\widehat{{}_X}+{\mathrm{JR}}_X^{*}J$

式中:J为M×M的反向单位矩阵,为的共轭。

B.特征分解上面得到的协方差矩阵R_X,即

[U,S,V]＝SVD(R_X)

取V_n＝U(:,D+1:M)来构造噪声子空间向量Vn。

信号处理及后续阶段：

(3)权向量的迭代过程：

A.把满秩矩阵R_X用低秩矩阵替代,我们便可以构造出新的协方差矩阵,然后再一次去构造得到噪声子空间向量V_nn,方法是对新的协方差矩阵特征分解,对上个歩骤进行重复。

B.计算得到的平均噪声子空间,设为V_U,即

V_U＝(V_nn+V_n)/2

C.构造空间谱函数,即

$\hat{P}\left(\mathrm{\θ}\right)=\frac{1}{\[{\mathrm{\ξ\α}}^H\left(\mathrm{\θ}\right)V_U{V_U}^H\mathrm{\α}\left(\mathrm{\θ}\right)+{\mathrm{\α}}^H\left(\mathrm{\θ}\right)V_U{V_U}^H\mathrm{\α}\left(\mathrm{\θ}\right)\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ΓW}}_{m,k}{e}^{j2\mathrm{\π}m\frac{d}{\mathrm{\λ}}\cos \mathrm{\θ}}\]}$

其中：

ξ为权向量系数；α(θ)为阵列方向矩阵；

Γ是校正函数，Γ＝ρe^jsinθ+Ωe^jtgθ，ρ为信号矢量系数，Ω为噪声矢量系数；

$W_{m,k}=j^{floor\left(\frac{m\×\mathrm{mod}(k+K/2,K)}{K/4}\right)},m=0,1,2,...,M-1;k=0,1,2,...K-1$

j为虚数单位，m为矩阵的行编号，也可以看作是对天线元件的编号；k为矩阵的列编号，也可以看作是对波束的编号，K为波束数量；floor函数表示取小于或者等于括号内指定表达式的最大整数；mod表示取余运算函数，mod(X，Y)为X除以Y所得的余数；

从式(5)求出谱峰θ域的最优解,如果空间谱函数收敛，则所得到谱峰θ即为入射信号DOA的估计；如果不收敛，则返回重新迭代计算。

按照本发明提供的60GHz无线通信系统DOA快速计算方法，所述DOA快速计算方法还包括对计算出来的信号的误码率采取抑制。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

尽管本文较多地使用了信号子空间、时隙等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。

Claims (5)

1.一种来波方向快速估计的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01、天线阵接收原始信号；

S02、对信号进行预处理；

S03、构造协方差矩阵；

S04、权向量迭代；

S05、构造空间谱函数；

S06、求出空间谱函数谱峰θ域的最优解；

S07、判断空间谱函数是否收敛，如果收敛，则所得最优解即为入射信号的估计值；如果不收敛，则返回步骤S04。

2.根据权利要求1所述的一种来波方向快速估计的方法，其特征在于，设原始信号中包含有K个信号，其中前Kc个信号为相关信号，其余信号为独立信号且与前Kc个信号相互独立，接收原始信号的天线阵由M＝2N+1个间距为d的全向阵元组成，并将阵元0作为参考阵元，步骤S02具体为：

根据下式

x(t)＝[x_-N(t),…,x_-1(t),x₀(t),x₁(t),…,x_N(t)]^T

估计阵列输出信号矢量的协方差矩阵,即

其中：

N为全向阵元总个数的一半，总全向阵元个数为2N+1(其中包括作为参考阵元的0阵元)；

x＝[x(-N),…,x(0),…,x(N)]是阵列的输出信号矢量；

是阵列的输出信号的协处理信号，用于信号预测和部分信号的补充；H为矩阵共轭转置符号。

3.根据权利要求2所述的一种来波方向快速估计的方法，其特征在于，步骤S03具体为：

A.构造新的协方差矩阵R_X,即

式中:J为M×M的反向单位矩阵,为的共轭；

B.特征分解上面得到的协方差矩阵R_X,即

[U,S,V]＝SVD(R_X)

取V_n＝U(:,D+1:M)来构造噪声子空间向量Vn。

4.根据权利要求3所述的一种来波方向快速估计的方法，其特征在于，步骤S04具体为：

A.把满秩矩阵R_X用低秩矩阵替代,构造出新的协方差矩阵,然后对新的协方差矩阵特征分解，再次构造得到噪声子空间向量V_nn；

B.计算得到的平均噪声子空间,设为V_U,即

V_U＝(V_nn+V_n)/2。

5.根据权利要求4所述的一种来波方向快速估计的方法，其特征在于，步骤S05具体为：

构造空间谱函数,即

$\hat{P}\left(\mathrm{\θ}\right)=\frac{1}{\[{\mathrm{\ξ\α}}^H\left(\mathrm{\θ}\right)V_U{V_U}^H\mathrm{\α}\left(\mathrm{\θ}\right)+{\mathrm{\α}}^H\left(\mathrm{\θ}\right)V_U{V_U}^H\mathrm{\α}\left(\mathrm{\θ}\right)\underset{m=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{\mathrm{\ΓW}}_{m,k}{e}^{j2\mathrm{\π}m\frac{d}{\mathrm{\λ}}cos\mathrm{\θ}}\]}$

其中：

ξ为权向量系数；α(θ)为阵列方向矩阵；

Γ是校正函数，Γ＝ρe^jsinθ+Ωe^jtgθ，ρ为信号矢量系数，Ω为噪声矢量系数；

$W_{m,k}=j^{floor\left(\frac{m\×\mathrm{mod}(k+K/2,K)}{K/4}\right)},m=0,1,2,...,M-1;k=0,1,2,...K-1$

j为虚数单位，m为矩阵的行编号，也可以看作是对天线元件的编号；k为矩阵的列编号，也可以看作是对波束的编号，K为波束数量；floor函数表示取小于或者等于括号内指定表达式的最大整数；mod表示取余运算函数，mod(X，Y)为X除以Y所得的余数。