CN108089146A - 一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法 - Google Patents
一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108089146A CN108089146A CN201711153597.3A CN201711153597A CN108089146A CN 108089146 A CN108089146 A CN 108089146A CN 201711153597 A CN201711153597 A CN 201711153597A CN 108089146 A CN108089146 A CN 108089146A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- search
- angle
- band
- frequency domain
- information source
- 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.)
- Granted
Links
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
- G01S3/02—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 using radio waves
- G01S3/14—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction
- G01S3/143—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction by vectorial combination of signals derived from differently oriented antennae
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
本发明公开了一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，其主要思路为：确定均匀直线线阵，均匀直线线阵从其检测范围内的P个宽带信源接收宽带信号，分别确定P个宽带信源的粗略估计波达角度和P个宽带信源波达角度的精确搜索范围；分别计算第tp次搜索后参考频域子带f0和第tp次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第tp个搜索角度代价值；令tp的值分别取1至T'，得到第p个宽带信源的T'个搜索角度代价值，将tp的值初始化为1；令p的值分别取1至P，进而得到P个宽带信源的T'P个搜索角度代价值；计算T'P个搜索角度代价值函数；进而得到P个宽带信源的波达方向估计角度，所述P个宽带信源的波达方向估计角度为对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计结果。
Description
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，特别涉及一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，适用于在获得有误差的宽带信源初估角度的情况下实现精确的宽带波达方向估计。
背景技术
随着信号处理技术的发展，基于窄带阵列信号的高分辨算法已经比较成熟；相对于窄带信号，宽带信号具有携带的目标信息量大、混响背景相关性弱等特点,有利于目标的参数估计；而窄带信号虽然与宽带信号相近，但其处理方法并不能直接应用于宽带信号的处理；因此,宽带信号的处理已成为阵列信号处理研究的重要方向和热点问题。
经典的宽带波达方向估计算法分为两类，一类是非相干信号子空间算法，即ISM(Incoherent Signal Method)类算法，一类是相干信号子空间算法(Coherent SignalMethod，CSM)算法。ISM算法的主要思路是将整个宽带信号划分为多个窄带分开进行处理，这种处理方式会导致丢失信息且无法处理相干源；而相干信号子空间算法，虽然通过聚焦矩阵将各个子带聚焦到一个频点的处理处理方式能有效处理相干源问题，但一般的聚焦方法需要预估一个来波方向，并且相干信号子空间算法性能受预估角的准确度影响较大。
发明内容
针对上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提出一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，该种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法能够处理相干、非相干源并能在预估角存在误差的情况下准确估计宽带信号的波达方向。
为达到上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。
一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，包括以下步骤：
步骤1，确定均匀直线线阵，所述均匀直线线阵包含M个阵元，并且均匀直线线阵从其检测范围内的P个宽带信源接收宽带信号，分别确定P个宽带信源的粗略估计波达角度和P个宽带信源波达角度的精确搜索范围；其中，M、P分别为大于0的正整数；
初始化：令T'表示搜索次数，T'为大于0的正整数；tp＝1,2,...,T'，p＝1,2,...,P，tp表示第tp次搜索；
步骤2，根据P个宽带信源波达角度的精确搜索范围，设定第tp次搜索后P个宽带信源的联合搜索角度为L(t1,..,tp,..,tP)，然后计算第tp次搜索后参考频域子带f0，进而计算第tp次搜索后参考频域子带f0的空间谱估计结果其中，θ为角度变量；
步骤3，根据第tp次搜索后参考频域子带f0的空间谱估计结果计算得到第tp次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第tp个搜索角度代价值；
步骤4，令tp的值分别取1至T'，重复执行步骤2和步骤3，直到得到第1次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第1个搜索角度代价值至第T'次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第T'个搜索角度代价值，记为第p个宽带信源的T'个搜索角度代价值，将tp的值初始化为1；
步骤5，令p的值分别取1至P，重复执行步骤2至步骤4，直到得到第1个宽带信源的T'个搜索角度代价值至第P个宽带信源的T'个搜索角度代价值，记为P个宽带信源的T'P个搜索角度代价值；
步骤6，根据P个宽带信源的T'P个搜索角度代价值，计算T'P个搜索角度代价值函数；
步骤7，确定T'P个搜索角度代价值函数中的最大值，记为FMAX，FMAX对应的联合搜索角度(θ'1,..,θ'p,..,θ'P)为P个宽带信源的波达方向估计角度，所述P个宽带信源的波达方向估计角度为对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计结果；其中，θ'p表示第p个宽带信源的波达方向估计角度。
本发明与现有技术相比，具有如下优点：
第一，本发明由于采用了CSM算法计算空间谱，克服了ISM类算法不能充分利用信号能量、不能正确估计相干信号的缺点。
第二，本发明由于采取了对预估角做精确搜索求得代价函数，克服了传统的CSM算法的测向结果的准确度依赖于预估角的准确度的缺点，提高了对预估角误差的鲁棒性。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明的一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法流程图；
图2是本发明的仿真所用的阵元天线排布图；
图3是使用本发明方法与现有技术的仿真性能比较图。
具体实施方式：
参照图1，本发明的实现过程如下：
步骤1，根据均匀直线阵列接收数据，利用非相干子空间算法(ISM)得到目标的估计数目、粗略估计角度结果，并根据经验确定各个角度的精确搜索范围。
(1.1)确定均匀直线线阵，所述均匀直线线阵包含M个阵元，阵元间距为d；将M个阵元从1到M依次编号，并将第1个阵元作为参考阵元，均匀直线线阵从其检测范围内的P个宽带信源接收宽带信号，设定P个宽带信源的入射角依次为θ1,θ2,…,θP，其中宽带信源是指每个阵元接收信号的带宽B满足1/B≥0.1×(d/c)的信源；其中，M>P，c为光速。
将第i个阵元接收的宽带信号记为xi(t)，其表达式为：
其中，i＝1,2…,M，p＝1,2…,P，sp(t)为第p个宽带信源发射的宽带信号，θp为第p个宽带信源的波达方向，τi(θp)表示第p个宽带信源的入射角到达第i个阵元的时间相对于第p个宽带信源的入射角到达参考阵元的波程差，ni(t)表示第i个阵元的噪声信号，t表示时间变量。
对第i个阵元接收的宽带信号xi(t)进行傅里叶变换，得到第i个阵元的频域宽带信号
进而得到M个阵元的M×1维频域数据矩阵X(ω)，其表达式为：
其中，ω表示与t对应的频域时间变量，t表示时间变量，A(ω)表示M×P维导向矢量矩阵，S(ω)表示P×1维目标信号矩阵，N(ω)表示均值为零的M×1维高斯白噪声矩阵，Sp(ω)表示第p个宽带信源发射的频域宽带信号，Ni(ω)表示第i个阵元的频域噪声信号。
由上式可知，M×P维导向矢量矩阵A(ω)是随频率变化的，且M×P维导向矢量矩阵A(ω)与均匀直线线阵的结构和每个宽带信源的入射角度相关，同时随着每个阵元接收的宽带信号瞬时频率不断变化；因此，将M个阵元接收的宽带信号x1(t),…,xM(t)分别采样N'次，并将采样N'次后的结果记为N'个快拍，每个快拍包含宽带信号x1(t),…,xM(t)的一次采样；然后将N'个快拍划分为K个子段，记为K个时域子带，每个时域子带包含J个连续采样点，记为J个频域子带，N'＝J×K；对每个时域子带作离散傅立叶变换(DFT)，得到第k个时域子带的第j'个频域子带接收的宽带信号输出Xk(fj')，其表达式为：
其中，Xk(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带的M×1维频域数据矩阵，Sk(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带的P×1维目标信号矩阵，Nk(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带的M×1维零均值的高斯白噪声矩阵，Xki(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带在第i个阵元处的频域数据，Ski(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带在第i个阵元处的目标信号，Nki(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带在第i个阵元处的零均值的高斯白噪声；进而计算得到第j'个频域子带的M×P维导向矢量矩阵A(fj')，其表达式为：
A(fj')＝[a(fj',θ1),a(fj',θ2),…,a(fj',θP)]
其中，a(fj',θp)表示第j'个频域子带、第p个宽带信源的导向矢量，
τi(θp)表示第p个宽带信源的入射角到达第i个阵元的时间相对于第p个宽带信源的入射角到达参考阵元的波程差，i＝1,2...,M，p＝1,2...,P。
然后计算得到第j'个频域子带的协方差矩阵RX(fj')，其表达式为：
其中，j'＝1,2…,J，Xk(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带接收的宽带信号输出，上标H表示共轭转置。
得到上式的频域协方差矩阵之后就可以使用多信号分类(Multiple SignalClassification，MUSIC)算法，对各个频域子带进行DOA估计：
所述第i个阵元接收的宽带信号xi(t)在第j'个频域子带的协方差矩阵RX(fj')包含M个特征值，M个特征值包括P个大特征值和M-P个零特征值，P个大特征值从大到小排序后为
λ1>λ2>…>λP，M-P个零特征值为λP+1＝λP+2＝…＝λM，每个特征值分别对应一个特征矢量，进而对应得到M个特征矢量，M个特征矢量分别为v1,v2,…,vP,vP+1,…,vM。
可以证明，P个大特征值张成的子空间为目标信号子空间US，M-P个零特征值张成的子空间为噪声子空间UN，下标N表示噪声。
将以均匀直线线阵法线的水平方向为基准，在设定角度范围内对均匀直线线阵所在物理空间进行扫描的空间记为扫描空间，本实施例中设定角度范围为-90°到90°范围；在波达方向DOA估计中实际是将第j'个频域子带的搜索矢量记为a(fj',θ)，θ表示扫描空间与均匀直线线阵法线的水平方向夹角，且θ为角度变量，-90°≤θ≤90°；将第j'个频域子带的搜索矢量a(fj',θ)向噪声子空间UN做投影，进而计算得到第j'个频域子带的估计结果UNj'a(fj',θ)，其表达式为：
其中，UNj'表示第j'个频域子带的噪声子空间，a(fj',θ)表示第j'个频域子带的搜索矢量，i'＝m+1,m+2…,M，vi'表示第i'个特征值对应的特征矢量，fj'表示第j'个频域子带，上标H表示共轭转置。
然后将J个频域子带的估计结果UN1a(f1,θ),…,UNJa(fJ,θ)进行算术平均，得到M个阵元接收宽带信号的波达方向DOA估计结果P(θ)：
(1.2)将M个阵元接收宽带信号的波达方向DOA估计结果P(θ)作二维图，并在所述二维图中找出P个极大值，P个极大值的横坐标即为P个宽带信源的粗略估计波达角度根据经验确定P个宽带信源波达角度的搜索精度△η与搜索次数T'，进而得到P个宽带信源波达角度的精确搜索范围
△θ＝△η×T，△θ一般不超过5°。
步骤2，确定联合搜索角度，并以该联合搜索角度为预估角，利用双边相关变换算法(TCT)得到本次搜索的空间谱估计结果。
设定第tp次搜索后P个宽带信源的联合搜索角度为L(t1,..,tp,..,tP)，其表达式为：
其中，tp＝1,2,...,T'，p＝1,2,...,P，θtp表示第tp次搜索后第p个宽带信源的第tp个搜索角度，由P个宽带信源的联合搜索角度L(t1,..,tp,..,tP)可知，对于P个宽带信源，每个宽带信源都有T'个搜索角度，因此P个宽带信源的联合搜索角度共有T'P个。
将第tp次搜索后P个宽带信源的联合搜索角度为L(t1,..,tp,..,tP)作为预估角，并根据预估角构建第tp次搜索后第j'个频域子带的扫描导向矢量矩阵Aβ(fj')，其表达式为：
其中，表示第tp次搜索后第j'个频域子带、第p个宽带信源的第tp个搜索角度的扫描导向矢量，表示第tp次搜索后第p个宽带信源的第tp个搜索角度到达第i个阵元的时间相对于第p个宽带信源的第tp个搜索角度到达参考阵元的波程差，表示第tp次搜索后第p个宽带信源的第tp个搜索角度。
然后根据第j'个频域子带的协方差矩阵RX(fj')，计算得到第tp次搜索后第j'个频域子带的无噪声信号功率谱P(fj')，Aβ(fj')表示第tp次搜索后第j'个频域子带的扫描导向矢量矩阵。
将第tp次搜索后J个频域子带的无噪声信号功率谱P(f1),…,P(fJ)分别代入误差最小准则中，σp(P(fj'))表示第tp次搜索后第j'个频域子带的无噪声信号功率谱P(fj')的奇异值，找到令最小的频域子带的无噪声信号功率谱P(fmin)，并将所述无噪声信号功率谱P(fmin)的对应频域子带fmin作为第tp次搜索后参考频域子带f0，由聚焦变化计算得到第tp次搜索后参考频域子带f0的聚焦协方差矩阵
其中，Aβ(fj')表示第tp次搜索后第j'个频域子带的扫描导向矢量矩阵，P(fj')表示第tp次搜索后第j'个频域子带的无噪声信号功率谱。
使用MUSIC算法对第tp次搜索后参考频域子带f0的聚焦协方差矩阵进行处理，所述第tp次搜索后参考频域子带f0的聚焦协方差矩阵包含M个特征值，M个特征值包括P个大特征值和M-P个零特征值，P个大特征值从大到小排序后为M-P个零特征值为每个特征值分别对应一个特征矢量，进而对应得到聚焦协方差矩阵的M个特征矢量，聚焦协方差矩阵的M个特征矢量分别为P个大特征值张成的子空间为第tp次搜索后P个宽带信源的T'P个搜索角度的目标信号子空间M-P个零特征值张成的子空间为第tp次搜索后P个宽带信源的T'P个搜索角度噪声子空间
将第tp次搜索后参考频域子带f0的搜索矢量记为a(f0,θ)，
τi(θ)表示扫描空间与均匀直线线阵法线的水平方向夹角θ到达第i个阵元的时间相对于水平方向夹角θ到达参考阵元的波程差，i＝1,2,...,M，上标T表示转置；然后将第tp次搜索后参考频域子带f0的搜索矢量a(f0,θ)向P个宽带信源的TP个搜索角度噪声子空间做投影，进而计算得到第tp次搜索后参考频域子带f0的估计结果其表达式为：
其中，i'＝m+1,m+2…,M，表示第tp次搜索后第i'个特征值对应的特征矢量。
最后计算得到第tp次搜索后参考频域子带f0的空间谱估计结果其表达式为：
步骤3，估计代价值。
根据第tp次搜索后参考频域子带f0的空间谱估计结果计算得到第tp次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第tp个搜索角度代价值
其中，
步骤4，令tp的值分别取1至T'，重复执行步骤2和步骤3，直到得到第1次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第1个搜索角度代价值至第T'次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第T'个搜索角度代价值，记为第p个宽带信源的T'个搜索角度代价值，将tp的值初始化为1。
步骤5，令p的值分别取1至P，重复执行步骤2至步骤4，直到得到第1个宽带信源的T'个搜索角度代价值至第P个宽带信源的T'个搜索角度代价值，记为P个宽带信源的T'P个搜索角度代价值。
步骤6，根据P个宽带信源的T'P个搜索角度代价值，分别计算第t1个搜索角度的代价值函数第t2个搜索角度的代价值函数…、第tP个搜索角度的代价值函数其表达式分别为：
然后计算T'P个搜索角度代价值函数F，其表达式为：
步骤7，求出P个宽带信源的估计波达角度。
找到T'P个搜索角度代价值函数F中的最大值，记为FMAX，FMAX对应的联合搜索角度(θ'1,..,θ'p,..,θ'P)即为本发明方法求得的P个宽带信源的波达方向估计角度，所述P个宽带信源的波达方向估计角度为对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计结果；其中，θ'p表示第p个宽带信源的波达方向估计角度。
通过以下仿真对本发明效果作进一步验证说明。
(一)仿真条件
以两个宽带信源为例，设置仿真条件如下：本发明的仿真所用的阵元天线排布如图2所示，阵型为等间隔线阵，共56阵元，阵列孔径为0.78m，宽带信源的中心频率为10GHz，带宽为200MHz，设置相干信源，预估角度分别为29°和33°，其他仿真参数如表1所示。
表1
(二)仿真结果
图3为使用本发明方法与现有技术的仿真性能比较图，可用估计角度与信源角度的均方根误差(RSME)来衡量，误差越小说明性能越好；由图3可以看出，本发明的利用空间谱形成代价函数的对预估角鲁棒的高分辨的宽带波达估计方法的均方根误差最小，比非相干子空间算法(ISM)提高了1°左右，并且比预估角误差1°的相干子空间算法(CSM)提高了0.7°左右，可见利用本发明的用空间谱形成代价函数的对预估角鲁棒的高分辨的宽带波达估计方法，能在信源相干，预估角存在误差的条件下有比现有方法更好的宽带波达方向估计效果。
综上，本发明方法在存在预估角误差的情况下，即可正确的求出宽带信号波达角度，提高预估角误差情况下的波达估计性能，对预估角有鲁棒性；仿真实验验证了本发明方法的正确性，有效性和可靠性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围；这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，确定均匀直线线阵，所述均匀直线线阵包含M个阵元，并且均匀直线线阵从其检测范围内的P个宽带信源接收宽带信号，分别确定P个宽带信源的粗略估计波达角度和P个宽带信源波达角度的精确搜索范围；其中，M、P分别为大于0的正整数；
初始化：令T'表示搜索次数，T'为大于0的正整数；tp＝1,2,...,T'，p＝1,2,...,P，tp表示第tp次搜索；
步骤2，根据P个宽带信源波达角度的精确搜索范围，设定第tp次搜索后P个宽带信源的联合搜索角度为L(t1,..,tp,..,tP)，然后计算第tp次搜索后参考频域子带f0，进而计算第tp次搜索后参考频域子带f0的空间谱估计结果其中，θ为角度变量；
步骤3，根据第tp次搜索后参考频域子带f0的空间谱估计结果计算得到第tp次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第tp个搜索角度代价值；
步骤4，令tp的值分别取1至T'，重复执行步骤2和步骤3，直到得到第1次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第1个搜索角度代价值至第T'次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第T'个搜索角度代价值，记为第p个宽带信源的T'个搜索角度代价值，将tp的值初始化为1；
步骤5，令p的值分别取1至P，重复执行步骤2至步骤4，直到得到第1个宽带信源的T'个搜索角度代价值至第P个宽带信源的T'个搜索角度代价值，记为P个宽带信源的T'P个搜索角度代价值；
步骤6，根据P个宽带信源的T'P个搜索角度代价值，计算T'P个搜索角度代价值函数；
步骤7，确定T'P个搜索角度代价值函数中的最大值，记为FMAX，FMAX对应的联合搜索角度(θ'1,..,θ'p,..,θ'P)为P个宽带信源的波达方向估计角度，所述P个宽带信源的波达方向估计角度为对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计结果；其中，θ'p表示第p个宽带信源的波达方向估计角度。
2.如权利要求1所述的一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，其特征在于，在步骤1中，所述P个宽带信源的粗略估计波达角度和P个宽带信源波达角度的精确搜索范围，其得到过程为：
将第i个阵元接收的宽带信号记为xi(t)，将M个阵元接收的宽带信号x1(t),…,xM(t)分别采样N'次，并将采样N'次后的结果记为N'个快拍，每个快拍包含宽带信号x1(t),…,xM(t)的一次采样；然后将N'个快拍划分为K个子段，记为K个时域子带，每个时域子带包含J个连续采样点，记为J个频域子带，N'＝J×K；
计算得到M个阵元接收宽带信号的波达方向估计结果P(θ)：
其中，a(fj',θ)表示第j'个频域子带的搜索矢量，j'＝1,2…,J，UNj'表示示第j'个频域子带的噪声子空间，fj'表示第j'个频域子带，上标H表示共轭转置；
将M个阵元接收宽带信号的波达方向估计结果P(θ)作二维图，并在所述二维图中找出P个极大值，P个极大值的横坐标即为P个宽带信源的粗略估计波达角度 进而得到P个宽带信源波达角度的精确搜索范围△θ表示设定角度间隔，令表示第p个宽带信源的粗略估计波达角度，p＝1,2,...,P。
3.如权利要求2所述的一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，其特征在于，所述△θ表示设定角度间隔和所述T'表示搜索次数，还包括：
△θ＝△η×T；其中，△η表示P个宽带信源波达角度的搜索精度。
4.如权利要求3所述的一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，其特征在于，在步骤2中，所述第tp次搜索后P个宽带信源的联合搜索角度为L(t1,..,tp,..,tP)，其表达式为：
其中，tp＝1,2,...,T'，p＝1,2,...,P，表示第tp次搜索后第p个宽带信源的第tp个搜索角度；
计算所述第tp次搜索后参考频域子带f0，进而计算第tp次搜索后参考频域子带f0的空间谱估计结果其得到过程为：
将第tp次搜索后P个宽带信源的联合搜索角度为L(t1,..,tp,..,tP)作为预估角，并根据预估角构建第tp次搜索后第j'个频域子带的扫描导向矢量矩阵Aβ(fj')，其表达式为：
其中，表示第tp次搜索后第j'个频域子带、第p个宽带信源的第tp个搜索角度的扫描导向矢量，表示第tp次搜索后第p个宽带信源的第tp个搜索角度到达第i个阵元的时间相对于第p个宽带信源的第tp个搜索角度到达参考阵元的波程差，表示第tp次搜索后第p个宽带信源的第tp个搜索角度；
计算得到第tp次搜索后第j'个频域子带的无噪声信号功率谱P(fj')，Aβ(fj')表示第tp次搜索后第j'个频域子带的扫描导向矢量矩阵，RX(fj')表示第j'个频域子带的协方差矩阵；
将第tp次搜索后J个频域子带的无噪声信号功率谱P(f1),…,P(fJ)分别代入误差最小准则中，σp(P(fj'))表示第tp次搜索后第j'个频域子带的无噪声信号功率谱P(fj')的奇异值，找到令最小的频域子带的无噪声信号功率谱P(fmin)，并将所述无噪声信号功率谱P(fmin)的对应频域子带fmin作为第tp次搜索后参考频域子带f0，然后计算得到第tp次搜索后参考频域子带f0的聚焦协方差矩阵
其中，Aβ(fj')表示第tp次搜索后第j'个频域子带的扫描导向矢量矩阵，P(fj')表示第tp次搜索后第j'个频域子带的无噪声信号功率谱；
所述第tp次搜索后参考频域子带f0的聚焦协方差矩阵包含M个特征值，M个特征值包括P个大特征值和M-P个零特征值，P个大特征值从大到小排序后为M-P个零特征值为每个特征值分别对应一个特征矢量，进而对应得到聚焦协方差矩阵的M个特征矢量，聚焦协方差矩阵的M个特征矢量分别为P个大特征值张成的子空间为第tp次搜索后P个宽带信源的T'P个搜索角度的目标信号子空间M-P个零特征值张成的子空间为第tp次搜索后P个宽带信源的T'P个搜索角度噪声子空间
将第tp次搜索后参考频域子带f0的搜索矢量记为a(f0,θ)，
τi(θ)表示扫描空间与均匀直线线阵法线的水平方向夹角θ到达第i个阵元的时间相对于水平方向夹角θ到达参考阵元的波程差，i＝1,2,...,M，上标T表示转置；然后将第tp次搜索后参考频域子带f0的搜索矢量a(f0,θ)向P个宽带信源的TP个搜索角度噪声子空间做投影，进而计算得到第tp次搜索后参考频域子带f0的估计结果其表达式为：
其中，i'＝m+1,m+2…,M，表示第tp次搜索后第i'个特征值对应的特征矢量；
最后计算得到第tp次搜索后参考频域子带f0的空间谱估计结果其表达式为：
5.如权利要求4所述的一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，其特征在于，所述RX(fj')表示第j'个频域子带的协方差矩阵，其表达式为：
其中，j'＝1,2…,J，Xk(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带接收的宽带信号输出，上标H表示共轭转置，Xk(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带的M×1维频域数据矩阵，
其中，Xk(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带的M×1维频域数据矩阵，Sk(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带的P×1维目标信号矩阵，Nk(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带的M×1维零均值的高斯白噪声矩阵，Xki(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带在第i个阵元处的频域数据，Ski(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带在第i个阵元处的目标信号，Nki(fj')表示第k个时域子带的第j'个频域子带在第i个阵元处的零均值的高斯白噪声，i＝1,2…,M；
所述扫描空间，是以均匀直线线阵法线的水平方向为基准，在设定角度范围内对均匀直线线阵所在物理空间进行扫描的空间。
6.如权利要求5所述的一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，其特征在于，在步骤3中，所述第tp次搜索后参考频域子带f0第p个宽带信源的第tp个搜索角度代价值为
其中，表示第tp次搜索后第p个宽带信源的第tp个搜索角度到达第i个阵元的时间相对于第p个宽带信源的第tp个搜索角度到达参考阵元的波程差，表示第tp次搜索后第p个宽带信源的第tp个搜索角度。
7.如权利要求6所述的一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法，其特征在于，在步骤6中，所述T'P个搜索角度代价值函数为F，其表达式为：
表示第t1个搜索角度的代价值函数，表示第t2个搜索角度的代价值函数，…，表示第tP个搜索角度的代价值函数，其表达式分别为：
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711153597.3A CN108089146B (zh) | 2017-11-20 | 2017-11-20 | 一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711153597.3A CN108089146B (zh) | 2017-11-20 | 2017-11-20 | 一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108089146A true CN108089146A (zh) | 2018-05-29 |
| CN108089146B CN108089146B (zh) | 2021-10-08 |
Family
ID=62172667
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711153597.3A Active CN108089146B (zh) | 2017-11-20 | 2017-11-20 | 一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108089146B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109188345A (zh) * | 2018-08-27 | 2019-01-11 | 电子科技大学 | 基于去预延迟空时结构的相干信号源doa估计方法 |
| CN109901148A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-18 | 西安电子科技大学 | 基于协方差矩阵稀疏表示的宽带信号doa估计方法 |
| CN110471041A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-11-19 | 西安电子科技大学 | 一种基于Vivado HLS的二维DOA估计方法 |
| CN113625222A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-09 | 东南大学 | 一种基于时延差范数加权的宽带信号高分辨方位估计方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102013911A (zh) * | 2010-12-02 | 2011-04-13 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于门限检测的宽带信号波达方向估计方法 |
| CN103546221A (zh) * | 2013-10-25 | 2014-01-29 | 东南大学 | 一种宽带相干信号波达角估计方法 |
-
2017
- 2017-11-20 CN CN201711153597.3A patent/CN108089146B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102013911A (zh) * | 2010-12-02 | 2011-04-13 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于门限检测的宽带信号波达方向估计方法 |
| CN103546221A (zh) * | 2013-10-25 | 2014-01-29 | 东南大学 | 一种宽带相干信号波达角估计方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| ANISH KUMAR YADAV ET AL.: ""Comparative Analysis of Wideband DOA Estimation Methods with Nested Array"", 《IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON RECENT TRENDS IN ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATION TECHNOLOGY》 * |
| SHAHROKH VALAEE ET AL.: ""Wideband Array Processing Using a Two-sided Correlation Transformation"", 《IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING》 * |
| 刘春静 等: ""一种新的自聚焦相干宽带DOA算法"", 《火控雷达技术》 * |
| 刘贞天 等: ""宽带信号阵列测向中的子空间方法"", 《电脑知识与技术》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109188345A (zh) * | 2018-08-27 | 2019-01-11 | 电子科技大学 | 基于去预延迟空时结构的相干信号源doa估计方法 |
| CN109901148A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-18 | 西安电子科技大学 | 基于协方差矩阵稀疏表示的宽带信号doa估计方法 |
| CN110471041A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-11-19 | 西安电子科技大学 | 一种基于Vivado HLS的二维DOA估计方法 |
| CN113625222A (zh) * | 2021-08-27 | 2021-11-09 | 东南大学 | 一种基于时延差范数加权的宽带信号高分辨方位估计方法 |
| CN113625222B (zh) * | 2021-08-27 | 2022-10-28 | 东南大学 | 一种基于时延差范数加权的宽带信号高分辨方位估计方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108089146B (zh) | 2021-10-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104730491B (zh) | 一种基于l型阵的虚拟阵列doa估计方法 | |
| CN109188344B (zh) | 脉冲噪声环境下基于互循环相关music算法信源个数与来波方向角估计方法 | |
| CN111123192B (zh) | 一种基于圆形阵列和虚拟扩展的二维doa定位方法 | |
| CN108089146A (zh) | 一种对预估角误差鲁棒的高分辨宽带波达方向估计方法 | |
| CN102013911A (zh) | 一种基于门限检测的宽带信号波达方向估计方法 | |
| CN103017728B (zh) | 干扰环境下天线阵列方向向量的测定方法 | |
| CN108398669B (zh) | 一种基于无需预延迟处理的空时宽带自适应单脉冲测角方法 | |
| Sakamoto et al. | Fast imaging method for security systems using ultrawideband radar | |
| CN104360310A (zh) | 一种多目标近场源定位方法和装置 | |
| CN108761380B (zh) | 一种用于提高精度的目标波达方向估计方法 | |
| Ahmad et al. | Wideband DOA estimation based on incoherent signal subspace method | |
| CN106443571A (zh) | 一种保角变换旋转不变子空间波达方向估计方法 | |
| CN115436896A (zh) | 快速的雷达单快拍music测角方法 | |
| Vermesan et al. | Ghost image cancellation algorithm through numeric beamforming for multi‐antenna radar imaging | |
| CN104459615A (zh) | 一种相干分布式宽带线性调频信源定位方法 | |
| Hyder et al. | A new target localization method for bistatic FDA radar | |
| Kumar et al. | Techniques of Direction of Arrival Estimation: A Review. | |
| CN110320492A (zh) | 一种基于导向矢量对称特性的低复杂度doa估计方法 | |
| Liu et al. | Compressive sensing for very high frequency radar with application to low-angle target tracking under multipath interference | |
| CN109375156A (zh) | 基于信息论的传感器系统单目标克拉美罗界的研究方法 | |
| CN112183205B (zh) | 一种分布式雷达高精度角度测量方法及系统 | |
| Ming et al. | Passive synthetic aperture for direction-of-arrival estimation using sparse Bayesian learning | |
| Dan et al. | Broadband DOA Estimation Based on Nested Arrays | |
| Peng et al. | An end-to-end DOA estimation method based on deep learning for underwater acoustic array | |
| Gedschold et al. | Dynamic delay-dispersive UWB-Radar Targets: Modeling and Estimation |
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 |