CN107064860B - 一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法 - Google Patents

一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107064860B
CN107064860B CN201710173921.1A CN201710173921A CN107064860B CN 107064860 B CN107064860 B CN 107064860B CN 201710173921 A CN201710173921 A CN 201710173921A CN 107064860 B CN107064860 B CN 107064860B
Authority
CN
China
Prior art keywords
incoherent
matrix
fourier transform
information source
fast fourier
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201710173921.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107064860A (zh
Inventor
庄杰
王威
庞宏
熊浩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
University of Electronic Science and Technology of China
Original Assignee
University of Electronic Science and Technology of China
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by University of Electronic Science and Technology of China filed Critical University of Electronic Science and Technology of China
Priority to CN201710173921.1A priority Critical patent/CN107064860B/zh
Publication of CN107064860A publication Critical patent/CN107064860A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107064860B publication Critical patent/CN107064860B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明涉及基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法，主要解决现有技术中二维空域谱计算量大的技术问题。本发明采用流型分离技术获取采样矩阵G，对GHG每列快速傅里叶变换，对该结果每行快速傅里叶逆变换得F1；非相干信源采样多次，计算协方差矩阵及协方差矩阵逆矩阵的n次方记为B；对GHBG每列快速傅里叶变换，对结果每行快速傅里叶逆变换得F2；F3为F1及F2对应点乘积；根据非相干信源分布在F3主对角线上搜索区域，计算区域上点之和，求得
Figure DDA0001266652690000011
Figure DDA0001266652690000012
最小值所的
Figure DDA0001266652690000013
和σ为中心来波方向及扩散度。该技术方案解决了问题，可用于信源定位中。

Description

一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法
技术领域
本发明涉及非相干分布式信源定位中方法，特别涉及一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法。
背景技术
早期的信源定位技术主要是针对独立的点源的。点源沿着单个路径到达接收天线，通过估计点源的方位角和俯仰角来确定信源的方位。但这种方法在无线通信、雷达和声呐等应用中却不太理想，因为一般情况下角传播的效果不能被忽略，比如在近源分离和大角度散射条件下，信源都不能被简单地看做一个点源。实际上，分布式信源模型更适合实际应用。而在分布式信源中，非相干信源模型则又是最常见的假设模型。对于非相干信源，已经有了许多估计定位方法：信号子空间法、波束成形法、协方差拟合法。然而上述方法都有各自的不足，并且都具有很大的计算复杂度。
现有技术包括第一方案，一种基于波束成形的估计方法，该方法利用最小方差无失真响应。通过求
Figure BDA0001251879900000011
其中eigmax(·)为矩阵的最大特征值，ψ(·)表示无噪声的信号协方差矩阵，
Figure BDA0001251879900000012
这种方法需要求解矩阵的最大特征值，求解比较困难的技术问题。第二方案包括一种新的信号子空间法。一般的信号子空间法根据R＝Rs+Rn，其中R表示信号的协方差矩阵；Rs表示无噪声协方差矩阵，Rn表示噪声协方差矩阵。将R特征值分解得到
Figure BDA0001251879900000013
其中Es表示无噪声信号的特征向量；Λs表示无噪声信号的特征值；En表示噪声的特征向量；Λn表示噪声的特征值，都需要协方差矩阵的特征值分解，存在过程复杂的技术问题。一种新的信号子空间法利用了无噪声协方差矩阵的列向量与伪噪声信号子空间的正交性，通过求协方差矩阵的逆，即
Figure BDA0001251879900000021
在高信噪比条件下，
Figure BDA0001251879900000022
的值非常小，
Figure BDA0001251879900000023
就占了主要的部分。无噪声协方差矩阵的列向量ψi(η)与伪噪声信号子空间是正交的，即
Figure BDA0001251879900000024
所以||R-1ψ||F的最小值就是ηi＝[θiσi]T，其中||·||F表示F-范数。则：
Figure BDA0001251879900000025
其中tr[·]表示矩阵的迹；ψ(·)表示无噪声协方差矩阵；
Figure BDA0001251879900000026
这种方法不需要任何协方差矩阵的特征值分解，所以避免了常规信号子空间法所存在的问题，但是也存在计算了大的技术问题，假设ψ(η)和
Figure BDA0001251879900000027
都是m×m的矩阵，m是阵列的天线个数，则二维空域谱上求解每个点都需要运算2m3次乘法和2m2(m-1)加法。第三方案提出的一种阵列流型分离技术，以离线的方式将阵列导向向量分解为一个采样矩阵和一个范德蒙向量的乘积，其中采样矩阵只与阵列的天线摆放位置、天线的响应特性相关，该范德蒙向量只与中心来波方向相关。现有技术各个方案存在二维空域谱计算量大的技术问题。因此，提供一种二维空域谱计算量小的非相干分布式信源定位方法就很有必要。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有技术中存在的二维空域谱的计算量大的技术问题。提供一种新的基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法，该非相干分布式信源定位方法具有二维空域谱计算量小的技术特点。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：
一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法，包括：
(1)利用流型分离技术获取采样矩阵G，根据所述采样矩阵G计算GHG矩阵，对GHG矩阵每一列进行快速傅里叶变换，再对该结果的每一行进行快速傅里叶逆变换，得出二维空域谱F1；
(2)对非相干信源连续采样T次得到x(t)，计算协方差矩阵
Figure BDA0001251879900000031
及所述协方差矩阵的逆矩阵的n次方
Figure BDA0001251879900000032
(3)根据步骤(1)及步骤(2)计算GHBG矩阵,对GHBG矩阵每一列执行快速傅里叶变换，再对该结果的每一行进行快速傅里叶逆变换，得出二维空域谱F2；
(4)将所述二维空域谱F1和二维空域谱F2上对应点相乘，计算得到二维空域谱F3；(图1)
(5)根据非相干信源不同的随机分布在二维空域谱F3的主对角线上搜索不同的区域范围，计算位于所述区域范围内点的和
Figure BDA0001251879900000033
所述非相干信源的随机分布情况为均匀分布时，所述搜索区域范围为中心
Figure BDA00012518799000000310
边长σ的正方形区域，
Figure BDA0001251879900000034
(6)搜索出最小
Figure BDA0001251879900000035
最小
Figure BDA0001251879900000036
对应的
Figure BDA0001251879900000037
为非相干信源的中心来波方向，σ为非相干信源的扩散度，完成定位；
其中，t为小于T的正整数，T为正整数，n为正整数，n≥2，G为采样矩阵；GH为G的共轭转置矩阵；
Figure BDA0001251879900000038
为信号协方差矩阵；
Figure BDA0001251879900000039
为信源中心来波方向；σ为信源扩散度，ρ(·)为非相干信源概率密度函数。
上述方案中，为优化，进一步地，非相干信源的随机分布情况还包括高斯分布，非相干信源的随机分布情况为高斯分布时，所述搜索的区域为中心
Figure BDA0001251879900000041
边长3σ的正方形区域，
Figure BDA0001251879900000042
进一步地，所述非相干信源的随机分布还包括除均匀分布及高斯分布的其他分布函数。
进一步地，所述步骤(1)在离线状态下进行。
进一步地，步骤(2)～(5)在线状态下进行。
本发明的非相干信源定位方法通过矩阵-信号积运算代替矩阵乘积运算，降低了算法的复杂度，减少算法运算时间。本发明方法的空域谱能够在信源对应位置上出现峰值，完成非相干信源的定位。
本发明的有益效果为：解决了二维空域谱的计算量大的技术问题。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1，根据二维空域谱F1和F2计算二维空域谱F3示意图。
图2，非相干信源的搜索区域范围示意图。
图3，算法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例提供一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法，包括以下步骤：
(1)利用流型分离技术获取采样矩阵G，根据所述采样矩阵G计算GHG矩阵，对GHG矩阵每一列进行快速傅里叶变换，再对该结果的每一行进行快速傅里叶逆变换，得出二维空域谱F1；
(2)对非相干信源连续采样T次得到x(t)，计算协方差矩阵
Figure BDA0001251879900000051
及所述协方差矩阵的逆矩阵的n次方
Figure BDA0001251879900000052
(3)根据步骤(1)及步骤(2)计算GHBG矩阵,对GHBG矩阵每一列执行快速傅里叶变换，再对该结果的每一行进行快速傅里叶逆变换，得出二维空域谱F2；
(4)将所述二维空域谱F1及二维空域谱F2上对应点相乘，计算得到二维空域谱F3；(图1)
(5)根据非相干信源不同的随机分布在二维空域谱F3的主对角线上搜索不同的区域范围，计算位于所述区域范围内点的和
Figure BDA0001251879900000053
所述非相干信源的随机分布情况为均匀分布时，所述搜索区域范围为中心
Figure BDA0001251879900000054
边长σ的正方形区域，
Figure BDA0001251879900000055
(6)搜索出最小
Figure BDA0001251879900000056
最小
Figure BDA0001251879900000057
对应的
Figure BDA0001251879900000058
为非相干信源的中心来波方向，σ为非相干信源的扩散度，完成定位；
其中，t为小于T的正整数，T为正整数，n为正整数，n≥2，G为采样矩阵；GH为G的共轭转置矩阵；
Figure BDA0001251879900000059
为信号协方差矩阵；
Figure BDA00012518799000000510
为信源中心来波方向；σ为信源扩散度，ρ(·)为非相干信源概率密度函数。
作为优选，(1)在离线状态下进行，步骤(2)～(5)在线状态下进行。能够更进一步减小计算量。
作为优选，非相干信源的随机分布情况还包括高斯分布，非相干信源的随机分布情况为高斯分布时，所述搜索的区域为中心
Figure BDA00012518799000000511
边长3σ的正方形区域，
Figure BDA0001251879900000061
高斯分布在
Figure BDA0001251879900000062
之外的区域概率小于0.3％，可以忽略。
本实施例在非相干信源的随机分布还包括除均匀分布及高斯分布的其他分布函数时，同样适用。本发明方法的空域谱能够在信源对应位置上出现峰值，完成非相干信源的定位。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员能够理解本发明，但是本发明不仅限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员而言，只要各种变化只要在所附的权利要求限定和确定的本发明精神和范围内，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (4)

1.一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法，其特征在于：所述非相干分布式信源定位方法包括：
(1)利用流型分离技术获取采样矩阵G，根据所述采样矩阵G计算GHG矩阵，对GHG矩阵每一列进行快速傅里叶变换，再对GHG矩阵每一列进行快速傅里叶变换结果的每一行进行快速傅里叶逆变换，得出二维空域谱F1；
(2)对非相干信源连续采样T次得到x(t)，计算协方差矩阵
Figure FDA0002504914440000011
及所述协方差矩阵的逆矩阵的n次方
Figure FDA0002504914440000012
(3)根据步骤(1)及步骤(2)计算GHBG矩阵,对GHBG矩阵每一列执行快速傅里叶变换，再对GHBG矩阵每一列执行快速傅里叶变换结果的每一行进行快速傅里叶逆变换，得出二维空域谱F2；
(4)将所述二维空域谱F1和二维空域谱F2上对应点相乘，计算得到二维空域谱F3；
(5)根据非相干信源不同的随机分布在二维空域谱F3的主对角线上搜索不同的区域范围，计算位于所述区域范围内点的和
Figure FDA0002504914440000013
所述非相干信源的随机分布情况为均匀分布时，所述搜索区域范围为中心
Figure FDA0002504914440000014
边长σ的正方形区域，
Figure FDA0002504914440000015
(6)搜索出最小
Figure FDA0002504914440000016
最小
Figure FDA0002504914440000017
对应的
Figure FDA0002504914440000018
为非相干信源的中心来波方向，σ为非相干信源的扩散度，完成定位；
其中，t为小于T的正整数，T为正整数，n为正整数，n≥2，G为采样矩阵；GH为G的共轭转置矩阵；
Figure FDA0002504914440000021
为信号协方差矩阵；
Figure FDA0002504914440000022
为信源中心来波方向；σ为信源扩散度，ρ(·)为非相干信源概率密度函数。
2.根据权利要求1所述的基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法，其特征在于：所述非相干信源的随机分布情况还包括高斯分布，非相干信源的随机分布情况为高斯分布时，所述搜索的区域为中心
Figure FDA0002504914440000023
边长3σ的正方形区域，
Figure FDA0002504914440000024
3.根据权利要求1所述的基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法，其特征在于：所述步骤(1)在离线状态下进行。
4.根据权利要求1所述的基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法，其特征在于：步骤(2)～(5)于在线状态下进行。
CN201710173921.1A 2017-03-22 2017-03-22 一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法 Expired - Fee Related CN107064860B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710173921.1A CN107064860B (zh) 2017-03-22 2017-03-22 一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710173921.1A CN107064860B (zh) 2017-03-22 2017-03-22 一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107064860A CN107064860A (zh) 2017-08-18
CN107064860B true CN107064860B (zh) 2020-07-24

Family

ID=59619895

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710173921.1A Expired - Fee Related CN107064860B (zh) 2017-03-22 2017-03-22 一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107064860B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102841344A (zh) * 2012-09-13 2012-12-26 电子科技大学 一种少阵元近场宽带信号源参数估计方法
CN104698448A (zh) * 2015-04-03 2015-06-10 西安科技大学 运动平台下基于流形分离的共形阵列稳健估角方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102841344A (zh) * 2012-09-13 2012-12-26 电子科技大学 一种少阵元近场宽带信号源参数估计方法
CN104698448A (zh) * 2015-04-03 2015-06-10 西安科技大学 运动平台下基于流形分离的共形阵列稳健估角方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A subspace-based Manifold separation technique for array calibration;Minqiu Chen et al.;《2016 IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT)》;20161214;第1-5页 *
基于共形天线阵的免搜索来波方向;杨鹏 等;《电波科学学报》;20120415;第27卷(第2期);第241-245页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN107064860A (zh) 2017-08-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106788653B (zh) 一种基于协方差矩阵重构的自适应波束形成方法
CN106021637B (zh) 互质阵列中基于迭代稀疏重构的doa估计方法
Cao et al. Complex ResNet aided DoA estimation for near-field MIMO systems
Mohanna et al. Optimization of MUSIC algorithm for angle of arrival estimation in wireless communications
CN110113085B (zh) 一种基于协方差矩阵重构的波束形成方法及系统
Yan et al. Fast DOA estimation based on a split subspace decomposition on the array covariance matrix
CN107576931B (zh) 一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法
Hussain et al. FPGA hardware implementation of DOA estimation algorithm employing LU decomposition
Abou Chaaya et al. Localization of spatially distributed near-field sources with unknown angular spread shape
Zhao et al. A sparse representation-based DOA estimation algorithm with separable observation model
Li et al. Parameter estimation based on fractional power spectrum density in bistatic MIMO radar system under impulsive noise environment
Qi et al. Time-frequency DOA estimation of chirp signals based on multi-subarray
Gupta et al. Gaussian processes for direction-of-arrival estimation with random arrays
Khan et al. Computationally efficient 2D beamspace matrix pencil method for direction of arrival estimation
Dong et al. Non-circular sources DOA estimation for coprime array with impulsive noise: A novel augmented phased fractional low-order moment
Liang et al. Two-dimensional DOA estimation method of acoustic vector sensor array based on sparse recovery
Xiong et al. SBL-based 2-D DOA estimation for L-shaped array with unknown mutual coupling
CN107064860B (zh) 一种基于离散傅里叶变换的非相干分布式信源定位方法
Li Joint parameter estimation and target localization for bistatic MIMO radar system in impulsive noise
Cheng et al. Low Complexity Time Reversal Imaging Methods based on Truncated Time Reversal Operator
Liu et al. Real-valued reweighted l 1 norm minimization method based on data reconstruction in MIMO radar
Liu et al. Real-valued sparse Bayesian learning algorithm for off-grid DOA estimation in the beamspace
Tian et al. A novel direction finding algorithm for distributed sources under impulsive noise environments
Yamada et al. High-resolution estimation of the directions-of-arrival distribution by algebraic phase unwrapping algorithms
Hussain et al. Computationally Efficient Forward/backward Averaged DOA Estimation of Coherent Sources in Pairs

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200724

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee