CN108833038B - 一种基于斜投影算子的信号功率估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于信号处理技术领域，涉及一种基于斜投影算子的信号功率估计方法。本发明首先根据空间谱测向结果得到信号及干扰的方位以及空间噪声功率估计，再根据上述空间谱估计结果，减去数据自相关矩阵中的噪声成分，并构建值域为目标信号所在方位导向矢量、零空间为干扰信号所在方位导向矢量的斜投影算子，最后根据斜投影算子重构信号功率估计器。该发明相对信号区域积分法、交替投影法和导向矢量正交近似法，可以有效去除空间干扰信号残留功率，实现精准的信号功率估计。由于不需要进行特征分解，可以大大降低运算量，并且在干扰信号来波方向不确定场景下依旧具有良好功率估计性能。

Description

一种基于斜投影算子的信号功率估计方法
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，涉及一种基于斜投影算子的信号功率估计方法。
背景技术
随着无线电技术的发展，移动通信、广播、电视、导航、遥控遥测、雷达等应用已经逐渐覆盖了现在国防及人们日常生活的方方面面，研究人员通过天线阵列把时域采样变成时空采样，从而将时域信号处理的许多理论成果推广到空域。阵列信号处理中一个重要场景就是对目标信号功率进行精确估计，以重构干扰加噪声协方差矩阵，进行鲁棒自适应波束形成权值设计。在进行空间信号功率估计时，应用较多的方法有三种：信号区域积分法、交替投影法和导向矢量正交近似法。
在进行空间信号功率估计时，经典的信号区域积分法为鲁棒自适应波束形成开创了一个新的方向，通过在信号区域进行积分，将积分结果近似代替该信号和噪声的协方差矩阵，对接收端数据协方差矩阵进行重构，得到去除其他干扰成分的协方差矩阵，可以获得更逼近最小方差无失真约束的权值，但该方法不能去除其他干扰信号残留功率的影响。
基于交替投影的协方差矩阵重构法，将两个投影面的交集作为目标信号和噪声的协方差矩阵估计，在进行特征分解后以较大特征值作为信号的功率估计，但是该方法在估计信号功率时没有去除噪声成分，这会使得估计出的信号功率存在偏差。
导向矢量正交近似法，可以利用去除噪声成分的数据协方差矩阵进行功率估计，当信号间导向矢量渐进正交时，其相互间的影响可以认为是零，即其他干扰信号不会对目标信号的功率估计产生影响，以得到精准度的信号功率估计。但这种假设在实际中不成立，导向矢量间的渐进正交性会产生功率残留，影响最终的估计结果
上述空间信号功率估计方法虽然在一定程度上较为准确地对信号功率进行估计，但是都不可避免地受到空间中其他干扰信号的残留功率影响，使得估计的信号功率不准确。但是这种不精准性会对阵列信号处理效果产生较大影响，在波束形成中会使得最终自适应波束形成的权值设计和理想的权值存在较大偏差，导致接收端输出信噪比相对理论值大大下降，严重影响系统的整体性能。因此需要一个不受空间中其他干扰信号残留功率影响的信号功率估计方法。
发明内容
本发明提供了一种基于斜投影算子的信号功率估计方法，实现不受其他干扰信号残留功率影响的精准信号功率估计。相对上述信号区域积分法、交替投影法和导向矢量正交近似法，本发明在空间存在多个信号时可以精准地对各信号的功率进行估计，并且不需要进行特征分解，大大降低了运算量。
为了便于理解，对本发明采用的技术作如下说明：
传统的空间信号功率估计方法在进行功率估计时，由于没有考虑干扰信号残留功率的影响，会导致信号功率的过估计，将其过估计的原因分析如下。在高斯白噪声场景下理论的数据协方差矩阵可表示为
R＝Rs+Ri+n
其中，其中的Rs和Ri+n分别为理论的期望信号和干扰加噪声协方差矩阵，在存在一个信号和L个干扰时可以表示为：
Figure GDA0002591890790000021
Figure GDA0002591890790000022
其中a0、al分别表示位于角度θ0和θl的目标信号和干扰方位的导向矢量，
Figure GDA0002591890790000023
和
Figure GDA0002591890790000024
分别表示信号、干扰及噪声的功率，I为单位矩阵。在进行信号的功率估计时，首先需要对噪声功率进行估计，可用的方法包括特征值分解法和经典的Capon噪声功率估计法，假定可以得到精确估计的噪声功率为
Figure GDA0002591890790000025
从数据协方差矩阵中减去这一成分，即可得到只包含信号和干扰成分的自相关矩阵
Figure GDA0002591890790000026
此时在进行方位θ0的信号功率估计时，导向矢量正交近似法如下
Figure GDA0002591890790000027
虽然在估计信号功率时假定不同信号和干扰间导向矢量互相正交或渐进正交，但实际上其仍不为零，即受到干扰信号残留功率的影响。
为解决上述问题，本发明的技术方案为：
一种基于斜投影的空间信号功率估计方法，在已知空间中各信号及干扰的方位时通过斜投影算子实现不受其他干扰信号残留功率影响的精准信号功率估计，下述步骤仅以对角度θ0处的信号功率估计为例，其特征在于，包括以下步骤：
S1、首先，通过空间谱估计方法和噪声功率估计方法获得空间中各信号和干扰的方位以及空间噪声功率估计
Figure GDA0002591890790000031
假定有一个位于θ0的信号和L个位于角度θl,l＝1,2,...,L的干扰；
S2、根据上述空间谱估计结果，减去数据自相关矩阵中的噪声成分；
S3、在对θ0方位的信号进行功率估计时，构建值域为a0，零空间为A0-＝[a1,...,aL]的斜投影算子
Figure GDA0002591890790000032
其中
Figure GDA0002591890790000033
S4、将θ0方位的信号功率估计设计为
Figure GDA0002591890790000034
本发明的有益效果为，基于斜投影算子的信号功率估计方法可以去除空间中干扰信号残留功率的影响，实现精准的信号功率估计，并且其估计过程不需要特征值分解，大大减少了计算量，为后续的接收端权值构建提供了精准的先验知识。
附图说明
图1本发明实现过程的流程图；
图2精确已知干扰方位时不同信噪比场景下信号功率估计对比图；
图3干扰方位估计存在误差时不同信噪比场景下信号功率估计对比图；
具体实施方式
下面将结合附图和实施例，对本发明的技术方案进行进一步说明。
实施例1
本实施例的目的是在不同信噪比场景下对不同信号功率估计方法进行对比，验证发明的方法可以实现精准的信号功率估计。本实施例中快拍数为200，分别用导向矢量正交近似法和基于斜投影的信号功率估计法对信号功率进行估计，每个信噪比下重复200次试验。
实施例的信号功率估计实施方法如附图1所示。已知有三个高分辨率空间谱估计后分别位于-35、40和70度处的干扰，其仿真生成的干噪比为10dB，信号位于0度，信噪比范围为-15dB到15dB并以5dB为步长。试验中选择10阵元半波长布阵的均匀线阵，两种方法信号功率估计的对比结果如图2所示，结果表明本发明所提方法可以精准估计信号功率，尤其是在低信噪比时依旧可以实现精准估计，没有同正交渐进法一样在低信噪比时过估计信号功率，说明本方法可以解决低信噪比下信号功率过估计的问题。
实施例2
本实施例的目的是在干扰方位估计存在偏差时，不同信噪比场景下对不同的信号功率估计方法进行对比，验证发明的方法可以实现精准的信号功率估计。本实施例中快拍数为200，分别用导向矢量正交近似法和基于斜投影的信号功率估计法对信号功率进行估计，每个信噪比下重复200次试验。
实施例的信号功率估计实施方法如附图1所示。已知有三个低分辨率空间谱估计后分别位于-35、40和70度处的干扰，其仿真生成的干噪比为10dB，信号位于0度，信噪比范围为-15dB到15dB并以5dB为步长。试验中选择10阵元半波长布阵的均匀线阵，假定存在来波方向的不确定性，即低分辨率估计的方位存在误差且误差服从零均值、单位方差的正态分布。两种方法信号功率估计的对比结果如图3所示，结果表明本发明所提方法在干扰方位存在误差时依旧可以精准估计信号功率，尤其是在低信噪比时没有同正交渐进法一样过估计信号功率，说明本方法也可以用于存在方位偏差场景下的精准信号功率估计。

Claims (1)

1.一种基于斜投影算子的信号功率估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过空间谱估计方法和噪声功率估计方法获得空间中各信号和干扰的方位以及空间噪声功率估计
Figure FDA0002628664600000011
设定有一个位于θ0的信号和L个位于角度θl,l＝1,2,…,L的干扰；
S2、根据上述空间谱估计结果，减去数据自相关矩阵中的噪声成分：
Figure FDA0002628664600000012
R＝Rs+Ri+n
Figure FDA0002628664600000013
为估计得到的包含信号和干扰成分的协方差矩阵，R为理论的数据协方差矩阵，Rs和Ri+n分别为理论的期望信号和干扰加噪声协方差矩阵，根据步骤S1的设定：
Figure FDA0002628664600000014
Figure FDA0002628664600000015
其中，a0、al分别表示位于角度θ0和θl的目标信号和干扰方位的导向矢量，
Figure FDA0002628664600000016
和
Figure FDA0002628664600000017
分别表示信号、干扰及噪声的功率，I为单位矩阵；
S3、在对θ0方位的信号进行功率估计时，构建值域为a0，零空间为A0-＝[a1,…,aL]的斜投影算子
Figure FDA0002628664600000018
其中
Figure FDA0002628664600000019
为A0-的正交投影矩阵，
Figure FDA00026286646000000110
的特征是
Figure FDA00026286646000000111
S4、获得θ0方位的信号功率估计为
Figure FDA00026286646000000112
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101388656A (zh) * 2008-09-19 2009-03-18 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于斜投影且无需干扰极化参数的极化滤波方法
EP2689551A1 (en) * 2011-03-21 2014-01-29 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (PUBL) Method and apparatus for estimation of a subchannel power imbalance ratio (scpir) in vamos communication sytems
CN106452530A (zh) * 2016-10-25 2017-02-22 北京邮电大学 基于极化斜投影的功放非线性影响下的mimo全双工自干扰消除方法
CN107592178A (zh) * 2017-10-30 2018-01-16 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种全双工通信中用户间干扰的消除方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101388656A (zh) * 2008-09-19 2009-03-18 哈尔滨工业大学深圳研究生院 基于斜投影且无需干扰极化参数的极化滤波方法
EP2689551A1 (en) * 2011-03-21 2014-01-29 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (PUBL) Method and apparatus for estimation of a subchannel power imbalance ratio (scpir) in vamos communication sytems
CN106452530A (zh) * 2016-10-25 2017-02-22 北京邮电大学 基于极化斜投影的功放非线性影响下的mimo全双工自干扰消除方法
CN107592178A (zh) * 2017-10-30 2018-01-16 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种全双工通信中用户间干扰的消除方法及装置

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