CN107255793A - 一种针对宽带ofdm通信信号的阵列测向方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及宽带阵列信号处理领域的测向技术，本发明选定聚焦参考频率点，将阵列接收的OFDM信号分解并进行DFT处理，得到宽带阵列信号；再利用聚焦后的阵列流型与参考频率点阵列流型间误差最小的约束条件以及阵列流型矩阵，计算各对应频率点的聚焦矩阵；根据聚焦矩阵，对每个子时间段内阵列接收数据进行聚焦变换得到单一频率点数据协方差矩阵，进而得到关于参考频率点协方差矩阵；计算每个参考频率点协方差矩阵的算术平均值R；对R进行特征值分解，得到信号子空间和噪声子空间，进而得到宽带MUSIC算法的空间谱表达式；根据空间谱表达式进行搜索，得到P个极大值点对应的角度位置即是宽带OFDM信号来波方向的估计值。

Description

一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法及装置

技术领域

本发明涉及宽带阵列信号处理领域的测向技术，尤其是一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法及装置。

背景技术

MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法是Schmidt等人在1979年提出的，它的基础思想是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解，从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声子空间，然后利用这两个子空间的正交性进行谱峰搜索来估计信号的入射方向。

针对宽带OFDM通信信号，传统的阵列测向MUSIC(MUltiple SIgnalClassification)算法无法对此类信号进行多信号分辨和波达方向估计，只能处理窄带且不相干的空间信号，而采用比幅和比相体制的测向算法也无法同时对多个信号进行分辨，更不能进行有效的波达方向估计。因此，解决宽带OFDM通信信号的波达方向估计问题很有必要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术存在的问题，提供一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法及装置。要解决在空间存在多个相干宽带OFDM通信信号的情况下，利用均匀线阵或者均匀圆阵采用频率聚焦方法分辨多个信号，同时测量每个信号一维或者二维波达方向的技术问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法包括：

选定聚焦参考频率点f₀，将阵列接收的OFDM信号分解并进行DFT处理，得到宽带阵列信号X_k(f_j)，j＝1，2，…，J；

再利用聚焦后的阵列流型与参考频率点阵列流型间误差最小的约束条件以及阵列流型矩阵计算各对应频率点的聚焦矩阵T(f_j)；

根据聚焦矩阵T(f_j)，对每个子时间段内阵列接收数据进行聚焦变换得到单一频率点数据协方差矩阵H_k(f_j)，进而得到关于参考频率点协方差矩阵R_k；

在K个时间段内，计算每个参考频率点协方差矩阵R_k的算术平均值R；

对R进行特征值分解，得到信号子空间E_s和噪声子空间E_n，进而得到宽带MUSIC算法的空间谱表达式；

根据空间谱表达式进行搜索，得到P个极大值点对应的角度位置即是宽带OFDM信号来波方向的估计值。

进一步的，根据天线阵列形式，构造信号带宽范围内各个频率点的阵列流型矩阵是M×P维为阵列流型矩阵，其第列导向矢量为：M为阵元个数；τ_li表示第i个信号到达第l个阵元时相对于参考阵元的时延；i＝1，2，…，P。

进一步的，与宽带阵列信号X_k(f_j)关系是：

j＝1，2，…，J；k＝1，2，…，K；X_k(f_j)，N_k(f_j)都是M×1维矢量，其元素分别由第k个时间间隔中阵列接收信号x_k(t)和噪声n_k(t)在频率f_j处的离散傅里叶系数构成；S_k(f_j)是P×1维矢量，它由第k个时间间隔中入射信号s_k(t)的离散傅里叶系数构成；

进一步的，通过全向天线阵元组成均匀圆阵的天线阵列形式，按照半径的间隔设置天线阵列，c为光速，；

该均匀圆阵是立体阵，同时反映信号方位和俯仰特性，每一列导向矢量经过推导可以表示为：i表示相干信号个数；i大于等于1小于M；

进一步的，所述均匀圆阵的天线阵列聚焦矩阵计算过程是：

选定聚焦频率为宽带OFDM信号中心频率f₀，总的观测时间为T₀。将阵列接收的OFDM信号时域快拍分成K个时间子段，每段

对每一时间子段做J点FFT得X_k(f_j)，则信号叠加噪声的阵列信号输出被划分成J个窄带频率分量，其中f_j为第j个窄带频率分量；

采用RSS方法构造各个频率点的阵列流型矩阵，通过计算各对应频率点的聚焦矩阵T(f_j)，完成频率分量f_j向f₀的聚焦。

进一步，所述均匀圆阵的天线阵列参考频率点协方差矩阵R_k的算术平均值R计算过程是：

根据聚焦矩阵T(f_j)，对第k个时间子段内阵列接收数据X_k(f_j)进行聚焦变换得到Y_k(f_j)，进而得到第k个时间子段内单一频率点处的数据协方差矩阵H_k(f_j)；

在计算完成划分的所有频率点后，取所有H_k(f_j)的算术平均值得到第k个时间子段内基于参考频率点f₀的协方差矩阵R_k；

求出所有K个时间段内基于参考频率点的协方差矩阵的算术平均值R_k，再计算R_k的算术平均值得到所有数据的协方差矩阵R；

进一步，所述宽带OFDM通信信号来波方向的估计值计算过程：

R进行特征值分解，得到信号子空间E_s和噪声子空间E_n；按照宽带MUSIC算法的空间谱表达式进行一维或者二维空间谱计算和谱峰搜索，其中的P个极大值点对应的角度即是P个宽带OFDM通信信号来波方向的估计值。

进一步的，所述数据协方差矩阵R计算过程：

对划分的K个时间子段进行加权平均，得到整个观察时间段内的数据协方差矩阵

进一步的，所述阵列测向方法的阵列测向装置包括：

宽带阵列信号X_k(f_j)计算模块，用于选定聚焦参考频率点f₀，将阵列接收的OFDM信号分解并进行DFT处理，得到宽带阵列信号X_k(f_j)，j＝1，2，…，J；

聚焦矩阵计算模块，用于利用聚焦后的阵列流型与参考频率点阵列流型间误差最小的约束条件以及阵列流型矩阵计算各对应频率点的聚焦矩阵T(f_j)；

参考频率点协方差矩阵计算模块，用于根据聚焦矩阵T(f_j)，对每个子时间段内阵列接收数据进行聚焦变换得到单一频率点数据协方差矩阵H_k(f_j)，进而得到关于参考频率点协方差矩阵R_k；

协方差矩阵平均值计算模块，用于在K个时间段内，计算每个参考频率点协方差矩阵R_k的算术平均值R；

宽带OFDM信号来波方向估计值计算模块，用于对R进行特征值分解，得到信号子空间E_s和噪声子空间E_n，进而得到宽带MUSIC算法的空间谱表达式；根据空间谱表达式进行搜索，得到P个极大值点对应的角度位置即是宽带OFDM信号来波方向的估计值。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

本发明采用宽带聚焦方法，设计使用均匀分布的阵列天线，对相干宽带OFDM通信信号进行分辨，并给出了多个目标的一维(方位角)和二维(方位和俯仰角)波达方向估计结果，相对于传统的阵列处理方法，两者对比如下：

1)在计算阵列协方差矩阵R时，传统MUSIC方法是利用阵列收集的时域快拍直接进行相干积累，这种方法对于窄带信号有效，但对于宽带OFDM信号已经无能为力。采用频率聚焦矩阵，通过时频域转换分段计算观测数据的频域快拍的方法可以有效实现对宽带通信信号的波达方向估计；

2)传统MUSIC谱估计方法无法对多个相干信号进行分辨，采用宽带聚焦方法以后，能够对空间中同时存在的多个相干宽带OFDM信号进行分辨；

3)在对宽带OFDM通信信号进行波达方向估计的过程中，传统MUSIC方法采用一维均匀线阵，因而只能获取信号在方位上的到达角度，本发明给出了采用均匀圆阵对宽带信号同时进行方位和俯仰二维角度估计的实现方法和估计性能；

4)通过对比传统MUSIC方法与RSS方法针对相同宽带OFDM信号的分辨能力和测向性能，证明后者具有更优异的宽带信号超分辨测向性能，在实际应用中会更加有效。

综上分析，采用本发明中的宽带聚焦方法，结合相应的布阵形式，能够满足常规MUSIC算法无法达到的性能要求，可以显著增强对宽带OFDM通信信号的测向和分辨能力，为运用阵列处理方法对宽带信号进行一维和二维波达方向估计提供了一种科学的技术解决方案。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1为实施案例中阵元接收的宽带OFDM通信信号时域波形

图2为实施案例中阵元接收的宽带OFDM通信信号频域波形

图3为本文方法与传统谱估计方法对相同宽带OFDM信号测向能力比较(线阵)

图4为本文方法与传统谱估计方法对相同宽带OFDM信号测向能力比较(圆阵)

图5为均匀线阵测向精度随信噪比变化曲线的Monte-Carlo仿真结果(200点)

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

本发明相关说明：

1、OFDM调制原理

OFDM全称正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)，是一种高效的多载波调制方式，可以有效对抗无线通信信道中的频率选择性衰落。通过将数据比特进行星座映射后得到的数据符号调制到若干个相互正交的子载波上实现频谱的高效利用。子载波的频率间隔与子载波上的数据符号持续时间互为倒数，可以保证得到的已调子载波具有满足正交性条件的最小频率间隔。在数据符号进行OFDM调制以前，需要先将串行的数据符号转换为并行，然后再把经过OFDM调制后的多路数据叠加起来转换为串行数据流，插入保护间隔后形成发射信号，最后经过成型滤波器由射频单元发射出去。OFDM解调则是先获取子载波上承载的数据符号，再将符号进行并串转换，解调输出，获取传输的比特信息。

如果N表示子载波的个数，T表示OFDM符号宽度，d_k(k＝0，1，2，…，N-1)是分配给每个子载波的数据符号，f_c是第0个子载波的载波频率，rect(t)＝1，|t|≤T/2，

则从t＝t_s开始的OFDM符号可以表示为：

相应的，OFDM等效基带信号模型如下：

忽略矩形成型脉冲函数，令t_s＝0，对信号z_B(t)以的速率进行采样，即令可以得到：

由(3)式可以看到，s_n等效为对d_k进行IDFT(Invert Discrete FourierTransform)运算。同样在接收端，为了恢复出原始的数据符号d_k，可以对s_n进行逆变换，即DFT得到。

2、宽带阵列信号模型

考虑阵列模型为M个阵元等距排列的均匀线阵(Uniform Linear Array，ULA)或者沿圆周等角度间隔排列的均匀圆阵(Uniform Circular Array，UCA)，有P个宽带OFDM远场通信信号分别从不同的角度辐射到阵列上，入射角分别为 其中θ和分别表示入射信号的方位和俯仰角。假设宽带OFDM信号有相同带宽B和中心频率f₀，噪声为高斯白噪声，均值为0，方差为σ²，且信号与噪声不相关，其中第一个阵元作为参考阵元，则第l个阵元上的接收数据(不考虑增益时)可以表示为：

其中：s_i(t)为第i个入射信号，τ_li表示第i个信号到达第l个阵元时相对于参考阵元的时延，c是光速，n_l(t)表示第l个阵元在t时刻的噪声。

如果将观察时间T₀分为K个子段，每段时间为T_k，为了保证在频域上阵列输出数据不相关，若取时间子间隔T_k足够长，满足τ_li＜T_k，则时延τ_li可以转化为频域中的相移。对观察数据进行J点离散傅里叶变换DFT(Discrete Fourier Transform)，得到第k个时间间隔频率域内的宽带阵列信号模型：

其中：X_k(f_j)，N_k(f_j)都是M×1维矢量，其元素分别由第k个时间间隔中阵列接收信号x_k(t)和n_k(t)噪声在频率f_j处的离散傅里叶系数构成；S_k(f_j)是P×1维矢量，它由第k个时间间隔中入射信号s_k(t)的离散傅里叶系数构成；

是M×P维为阵列流型矩阵，其第i(i＝1，2，…，P)列导向矢量为：

3、工作过程：如图1

3.1聚焦矩阵T(f_j)构造过程：

本发明公式推导针对二维情况(其中，一维情况可以理解为是的特殊二维情况)。基于宽带聚焦矩阵的来波方向估计方法的基本思想是通过聚焦矩阵将各频率点的数据变为参考频率点的数据，关键在于聚焦矩阵的选择。由宽带信号

模型(5)式可知，核心问题是构造聚焦矩阵T(f_j)，使之满足(6)式：

本文中宽带聚焦矩阵采用旋转信号子空间变换算法计算得到，它的工作原理是使聚焦后的阵列流型与参考频率点阵列流型间误差最小，即：

约束条件T(f_j)为酉矩阵，即T^H(f_j)T(f_j)＝I(I表示单位矩阵)。

其中：||·||_F为Frobenius模，θ为信号方向矩阵[θ₁ θ₂ … θ_P]^T。上述过程实际上是通过T_j作用于阵列流型张成的子空间，使之在Frobenius模最小意义下拟合张成的子空间。(7)式在约束条件下的一个解为：

T(f_j)＝V(f_j)U(f_j)^H (8)

其中：U(f_j)和V(f_j)分别是的左奇异值矢量和右奇异值矢量为列排成的矩阵。

3.2单一频率点数据协方差矩阵H_k(f_j)计算过程：

将T(f_j)代入(5)式，则有(9)式，然后得到(10)式：

其中：R_s(f_j)和σ²(f_j)分别表示频率为f_j的观察数据的协方差矩阵和噪声功率。

3.3参考频率点协方差矩阵R_k及数据协方差矩阵R计算过程：

首先对各个频率点H_k(f_j)加权平均，得到第k个子时间段关于参考频率点f₀的协方差矩阵R_k：

然后对划分的K个时间子段进行加权平均，得到整个观察时间段内的数据协方差矩阵R：

3.4宽带MUSIC算法的空间谱表达式计算过程：

最后对协方差矩阵R进行特征值分解，得到P个大的特征值λ_i(i＝1，2，…，P)，P个大特征值对应的特征向量张成信号子空间E_s＝[e₁ e₂ … e_P]，剩余M-P个较小的特征值对应的特征向量张成噪声子空间E_n＝[e_P+1 e_P+2 … e_M]。

综上所述，可以得到宽带MUSIC算法的空间谱表达式(13)：

根据以上基于聚焦矩阵的思想，宽带OFDM信号的分辨和波达方向估计；根据(13)式中的空间谱表达式进行一维方位或者二维方位、俯仰谱峰搜索，其中P个极大值点对应的角度位置即是宽带OFDM信号来波方向的估计值。

4、实施步骤包括：

4.1选定聚焦参考频率点f₀，将阵列接收的OFDM信号分成K个不重叠子段，每个子段均分成J个窄频段并做DFT，得到X_k(f_j)，j＝1，2，…，J；

4.2根据天线阵列形式，构造信号带宽范围内各个频率点的一维或者二维阵列流型矩阵，再利用(8)式计算各对应频率点的聚焦矩阵。由于二维面阵的阵列流型可以反映信号在空域的立体特征，在多个信号的分辨上与一维线性阵列相比具有明显的优势；

4.3根据(9)式对每个子时间段内阵列接收数据进行聚焦变换得到Y_k(f_j)，由(10)式得到单一频率点数据协方差矩阵H_k(f_j)，再按照(11)式对所有频率点取算术平均值得到关于参考频率点的协方差矩阵R_k；

4.4在K个时间段内，按照(12)式计算每个参考频率点处协方差矩阵算术平均值R_k的算术平均值R；

4.5对R进行特征值分解，得到信号子空间E_s和噪声子空间E_n；

4.6根据(13)式中的空间谱表达式进行一维方位或者二维方位、俯仰谱峰搜索，其中P个极大值点对应的角度位置即是宽带OFDM信号来波方向的估计值。

5、具体实施例一：

5.1仿真条件：

具有相同的中心频率f₀＝2GHz和相同的带宽B＝200MHz的宽带OFDM通信信号，采用QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)调制，256个码元，64个子载波。阵列噪声n(t)是平稳的零均值带限(与OFDM信号具有相同的带宽)高斯过程，M个阵元的噪声n_m(t)(m＝1，2，…，M)之间相互独立，且具有相同的统计特性，它们与信号也是统计独立的。信噪比设定为20dB。每个阵元的采样频率为4GHz。针对如下两种布阵形式开展性能仿真试验，其中第一种线阵是目前普遍采用的布阵形式，第二种圆阵是本文采用的新阵型。

天线布阵形式1：8个全向天线阵元组成均匀线阵，阵元间距c为光速(按照此阵元间隔进行天线布阵)，三个相干信号分别以 和角度入射，时域快拍SNAP＝1000。阵型1的阵列流型矩阵每一列导向矢量经过推导可以表示为：

天线布阵形式2：8个全向天线阵元组成均匀圆阵，半径c为光速(按照此阵元间隔进行天线布阵)，三个相干信号分别以方位和俯仰和角度入射，时域快拍SNAP＝1000。阵型2的阵列流型矩阵不同于阵型1，它是立体阵，可以同时反映信号方位和俯仰特性，具有广泛的适用性，每一列导向矢量经过推导可以表示为：采用本方案对三个宽带OFDM信号进行分辨和波达方向估计的详细实施步骤如下：

步骤5.1选定聚焦频率为宽带OFDM信号中心频率f₀，总的观测时间为T₀＝1.28us。将阵列接收的OFDM信号1000个时域快拍分成K＝10个时间子段，每段

步骤5.2对每一时间子段做100点FFT得X_k(f_j)，则信号叠加噪声的阵列信号输出被划分成J＝100个窄带频率分量，其中j＝50处为宽带信号中心频率f₀所在的频率点；

步骤5.3采用RSS方法构造各个频率点的阵列流型矩阵，通过计算各对应频率点的聚焦矩阵T(f_j)，完成频率分量f_j向f₀的聚焦；

步骤5.4根据聚焦矩阵T(f_j)，对第k个时间子段内阵列接收数据X_k(f_j)进行聚焦变换得到Y_k(f_j)，进而得到第k个时间子段内单一频率点处的数据协方差矩阵H_k(f_j)；

步骤5.5在计算完成划分的所有频率点后，取所有H_k(f_j)的算术平均值得到第k个时间子段内基于参考频率点f₀的协方差矩阵R_k；

步骤5.6重复步骤5.4～5.5的计算方法，求出所有K个时间段内基于参考频率点的协方差矩阵的算术平均值R_k，再计算R_k的算术平均值得到所有数据的协方差矩阵R；

步骤5.6对R进行特征值分解，得到信号子空间E_s和噪声子空间E_n；

步骤5.7按照(13)式进行一维或者二维空间谱计算和谱峰搜索，其中的P个极大值点对应的角度即是P个宽带OFDM通信信号来波方向的估计值。

经过天线布阵设计和计算机仿真验证，分别采用8元均匀线阵和均匀圆阵，在实施实例中的仿真条件下，根据RSS计算方法，按照1)～8)的计算步骤完成对三个相干宽带OFDM信号的分辨以及一维和二维波达方向估计，效果良好，且随着信噪比的提高，估计精度显著提高，鲁棒性较强(图3)；作为对比，给出了相同条件下采用传统MUSIC谱估计方法的信号分辨能力以及波达方向估计结果(图3、图5)。理论分析和计算机仿真均表明，本发明中基于宽带聚焦矩阵的宽带OFDM通信信号分辨以及一维和二维波达方向估计方法相对于传统谱估计计算方法具有明显优势，在传统方法已经无法区分多个信号的情况下依然保持了较高的分辨能力，且对于相干宽带信号也可以给出精确的波达方向，显著提高了算法性能，拓宽了空间谱估计测向技术的工程化应用范围，具有较强的实用性。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (9)

1.一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法，其特征在于包括：

选定聚焦参考频率点f₀，将阵列接收的OFDM信号分解并进行DFT处理，得到宽带阵列信号X_k(f_j)，j＝1,2,…,J；

再利用聚焦后的阵列流型与参考频率点阵列流型间误差最小的约束条件以及阵列流型矩阵计算各对应频率点的聚焦矩阵T(f_j)；

根据聚焦矩阵T(f_j)，对每个子时间段内阵列接收数据进行聚焦变换得到单一频率点数据协方差矩阵H_k(f_j)，进而得到关于参考频率点协方差矩阵R_k；

在K个时间段内，计算每个参考频率点协方差矩阵R_k的算术平均值R；

对R进行特征值分解，得到信号子空间E_s和噪声子空间E_n，进而得到宽带MUSIC算法的空间谱表达式；

根据空间谱表达式进行搜索，得到P个极大值点对应的角度位置即是宽带OFDM信号来波方向的估计值。

2.根据权利要求1所述的一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法，其特征在于根据天线阵列形式，构造信号带宽范围内各个频率点的阵列流型矩阵是M×P维为阵列流型矩阵，其第列导向矢量为：M为阵元个数；τ_li表示第i个信号到达第l个阵元时相对于参考阵元的时延；i＝1,2,…,P。

3.根据权利要求2所述的一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法，其特征在于与宽带阵列信号X_k(f_j)关系是：

j＝1,2,…,J；k＝1,2,…,K；X_k(f_j),N_k(f_j)都是M×1维矢量，其元素分别由第k个时间间隔中阵列接收信号x_k(t)和噪声n_k(t)在频率f_j处的离散傅里叶系数构成；S_k(f_j)是P×1维矢量，它由第k个时间间隔中入射信号s_k(t)的离散傅里叶系数构成。

4.根据权利要求2所述的一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法，其特征在于通过全向天线阵元组成均匀圆阵的天线阵列形式，按照半径的间隔设置天线阵列，c为光速，；

该均匀圆阵是立体阵，同时反映信号方位和俯仰特性，每一列导向矢量经过推导可以表示为：i表示相干信号个数；1≤i<M；

5.根据权利要求2所述的一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法，其特征在于所述均匀圆阵的天线阵列聚焦矩阵计算过程是：

选定聚焦频率为宽带OFDM信号中心频率f₀，总的观测时间为T₀。将阵列接收的OFDM信号时域快拍分成K个时间子段，每段

对每一时间子段做J点FFT得X_k(f_j)，则信号叠加噪声的阵列信号输出被划分成J个窄带频率分量，其中f_j为第j个窄带频率分量；

采用RSS方法构造各个频率点的阵列流型矩阵，通过计算各对应频率点的聚焦矩阵T(f_j)，完成频率分量f_j向f₀的聚焦。

6.根据权利要求2所述的一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法，其特征在于所述均匀圆阵的天线阵列参考频率点协方差矩阵R_k的算术平均值R计算过程是：

根据聚焦矩阵T(f_j)，对第k个时间子段内阵列接收数据X_k(f_j)进行聚焦变换得到Y_k(f_j)，进而得到第k个时间子段内单一频率点处的数据协方差矩阵H_k(f_j)；

在计算完成划分的所有频率点后，取所有H_k(f_j)的算术平均值得到第k个时间子段内基于参考频率点f₀的协方差矩阵R_k；

求出所有K个时间段内基于参考频率点的协方差矩阵的算术平均值R_k，再计算R_k的算术平均值得到所有数据的协方差矩阵R。

7.根据权利要求2所述的一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法，其特征在于所述宽带OFDM通信信号来波方向的估计值计算过程：

R进行特征值分解，得到信号子空间E_s和噪声子空间E_n；

按照宽带MUSIC算法的空间谱表达式进行一维或者二维空间谱计算和谱峰搜索，其中的P个极大值点对应的角度即是P个宽带OFDM通信信号来波方向的估计值。

8.根据权利要求2所述的一种针对宽带OFDM通信信号的阵列测向方法，其特征在于所述数据协方差矩阵R计算过程：

对划分的K个时间子段进行加权平均，得到整个观察时间段内的数据协方差矩阵

9.基于权利要求1至8之一所述阵列测向方法的阵列测向装置，其特征在于包括：

宽带阵列信号X_k(f_j)计算模块，用于选定聚焦参考频率点f₀，将阵列接收的OFDM信号分解并进行DFT处理，得到宽带阵列信号X_k(f_j)，j＝1,2,…,J；

聚焦矩阵计算模块，用于利用聚焦后的阵列流型与参考频率点阵列流型间误差最小的约束条件以及阵列流型矩阵计算各对应频率点的聚焦矩阵T(f_j)；

参考频率点协方差矩阵计算模块，用于根据聚焦矩阵T(f_j)，对每个子时间段内阵列接收数据进行聚焦变换得到单一频率点数据协方差矩阵H_k(f_j)，进而得到关于参考频率点协方差矩阵R_k；

协方差矩阵平均值计算模块，用于在K个时间段内，计算每个参考频率点协方差矩阵R_k的算术平均值R；

宽带OFDM信号来波方向估计值计算模块，用于对R进行特征值分解，得到信号子空间E_s和噪声子空间E_n，进而得到宽带MUSIC算法的空间谱表达式；根据空间谱表达式进行搜索，得到P个极大值点对应的角度位置即是宽带OFDM信号来波方向的估计值。