CN109683126A - 波达角测量方法、信号处理设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种波达角测量方法、设备及存储介质，方法包括：获取各接收阵元在将接收的包含目标回波信号的所有回波信号转换后输出的数字信号，并根据数字信号构建观测数据矩阵；根据观测数据矩阵，获得噪声子空间和目标回波散射系数矩阵，并根据噪声子空间，计算MUSIC空间谱；根据MUSIC空间谱和目标回波散射系数矩阵，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数，并对MUSIC空间谱加权稀疏代价函数进行约束优化，获得稀疏解；根据稀疏解，获得各方位角度频谱估计值，并从各方位角度频谱估计值中，选取大于等于预设阈值的频谱估计值对应的方位角度作为目标的波达角。本发明解决了基于MUSIC算法测量波达角的精确度低的技术问题。

Description

波达角测量方法、信号处理设备及存储介质

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及波达角测量方法、信号处理设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目标的角度测量问题在很多领域具有重要应用意义，例如雷达、通信、声纳等应用领域。现有采用基于MUSIC(Multiple Signal classification，多信号分类)算法进行目标波达角测量的方法能够实现超分辨，但是此类方法在目标回波相干度较高时，测角精确度低。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种波达角测量方法、信号处理设备及计算机可读存储介质，旨在解决基于MUSIC算法测量波达角的精确度低的技术问题。

获取各接收阵元在将接收的包含目标回波信号的所有回波信号转换后输出的数字信号，并根据数字信号构建观测数据矩阵；

根据观测数据矩阵，获得噪声子空间和目标回波散射系数矩阵，并根据噪声子空间，计算MUSIC空间谱；

根据MUSIC空间谱和目标回波散射系数矩阵，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数，并对MUSIC空间谱加权稀疏代价函数进行约束优化，获得稀疏解；

根据稀疏解，获得各方位角度频谱估计值，并从各方位角度频谱估计值中，选取大于等于预设阈值的频谱估计值对应的方位角度作为目标的波达角。

可选地，所述根据数字信号构建观测数据矩阵的步骤包括：

根据预设的快拍时间样本数K，从各接收阵元输出的数字信号中同步采集K个数字信号；

根据同步采集到的各个接收阵元的输出数字信号中的K个数字信号，构建观测数据矩阵其中ymk为在第K个快拍时间内采集到第m个接收阵元的输出数字信号，m＝1,2...M，k＝1,2...K。

可选地，所述根据数字信号构建观测数据矩阵的步骤之后还包括：

将探测角度均分成N个方位角度，以获得方位角度集合{θ_n}，其中N≥2，n＝1，2，...N；

设定任一接收阵元位置为坐标原点，获得各接收阵元的位置坐标R_m＝(r_m1，r_m2)，其中m＝1，2，...M；

根据获得的方位角度集合{θ_n}、接收阵元的位置坐标R_m以及公式计算出方位角度θn的回波信号到达坐标原点的接收阵元和非坐标原点的第m个阵元之间的时间差其中n＝1，2..N，m＝2，3...M，c₀为光速；

根据时间差构建过完备基矩阵A＝[a(θ₁)，...a(θ_n)...，a(θ_N)]∈C^M×N，其中为各方位角度的信号导向矢量，f为发射的毫米波频率；

所述根据观测数据矩阵，获得噪声子空间和目标回波散射系数矩阵，并根据噪声子空间，计算MUSIC空间谱的步骤包括：

根据观测数据矩阵，获得噪声子空间，并根据观测数据矩阵和过完备基矩阵A＝[a(θ₁)，...a(θ_n)...，a(θ_N)]∈C^M×N获得目标回波散射系数矩阵；

根据噪声子空间和过完备基矩阵A＝[a(θ₁)，...a(θ_n)...，a(θ_N)]∈C^M×N，计算MUSIC空间谱。

可选地，所述根据所述观测数据矩阵，获得噪声子空间的步骤包括：

根据观测数据矩阵，获得观测数据的自相关矩阵YY^H，其中Y为观测数据矩阵，Y^H为Y的共轭装置矩阵；

根据自相关矩阵YY^H的特征值分解公式

对观测数据的自相关矩阵YY^H进行特征值分解，获得噪声子空间，Σs和Σn分别为由P个大于或等于特征预设值的特征值组成的对角矩阵和由M-P个小于特征预设值的特征值组成的对角矩阵，Ψ_s和Ψ_n分别为由Σs和Σn中的特征值对应的特征向量张成的信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵。

可选地，所述根据观测数据矩阵和过完备基矩阵A＝[a(θ₁)，...a(θ_n)...，a(θ_N)]∈C^M×N获得目标回波散射系数矩阵的步骤包括：

在压缩感知框架下根据公式Y＝AX+B、观测数据矩阵和过完备基矩阵，对观测数据矩阵进行重构，从而获得目标回波散射系数矩阵X和高斯白噪声分量矩阵B，其中X∈C^N×K为目标回波复散射系数矩阵，B∈C^M×K为高斯白噪声分量矩阵。

可选地，所述根据噪声子空间和过完备基矩阵，计算MUSIC空间谱的步骤包括：

根据噪声子空间和过完备基矩阵，构建空间谱矩阵W＝A^HΨ_n∈C^N×(M-P)，其中W为空间谱矩阵，A^H为过完备基矩阵的共轭装置矩阵，Ψ_n为噪声子空间；

根据构建的空间谱矩阵W＝A^HΨ_n∈C^N×(M-P)，通过公式计算MUSIC空间谱S(n)，其中W(n,i)为空间谱矩阵W中第n行第i列元素，n＝1,2...N。

可选地，所述根据MUSIC空间谱和目标回波散射系数矩阵，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数，并对MUSIC空间谱加权稀疏代价函数进行约束优化，获得稀疏解的步骤包括：

采用所述MUSIC空间谱S(n)对稀疏代价函数进行加权，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数其中X(n,k)为目标回波散射系数矩阵中第n行第k列元素；

调用凸优化软件包，将所述MUSIC空间谱加权稀疏代价函数输入约束公式中进行约束优化，获得所述目标回波散射系数

矩阵中各列的稀疏解，其中||.||F为范数，α表示误差容许门限。

可选地，所述根据稀疏解，获得各方位角度频谱估计值的步骤包括：

根据公式计算各方位角度频谱估计值，其中，P(θ_n)为各方位角度频谱估计值，n＝1，2...N。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种信号处理设备，所述信号处理设备包括：通信模块、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的波达角测量的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的波达角测量方法的步骤。

本发明实施例提出的一种波达角测量方法、信号处理设备及计算机可读存储介质，通过获取各接收阵元在将接收的包含目标回波信号的所有回波信号转换后输出的数字信号，并根据数字信号构建观测数据矩阵；根据观测数据矩阵，获得噪声子空间和目标回波散射系数矩阵，并根据噪声子空间，计算MUSIC空间谱；根据MUSIC空间谱和目标回波散射系数矩阵，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数，并对MUSIC空间谱加权稀疏代价函数进行约束优化，获得稀疏解；根据稀疏解，获得各方位角度频谱估计值，并从各方位角度频谱估计值中，选取大于等于预设阈值的频谱估计值对应的方位角度作为目标的波达角。把MUSIC空间谱作为稀疏代价函数中的权值，使得目标真实角度自动获得较小的权值，同时非目标所在角度自动获得较大权值，达到在压缩感知优化过程中凸显目标真实角度位置，从而提高波达角测量的精确度。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；

图2为本发明波达角测量方法第一实施例的流程示意图；

图3为不同SNR(Signal Noise Ratio，信噪比)条件下各方法测量波达角度的RMSE(Root-Mean-Square Error，均方根误差)对比曲线，图中横坐标为信噪比，纵坐标为均方根误差。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

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。

请参照图1，图1为本发明各个实施例所提供的信号处理设备的硬件结构示意图，所述信号处理设备包括通信模块10、存储器20及处理器30等部件。本领域技术人员可以理解，图1中所示出的信号处理设备还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中，所述处理器30分别与所述存储器20和所述通信模块10连接，所述存储器20上存储有计算机程序，所述计算机程序同时被处理器30执行。

通信模块10，可通过网络与外部设备连接。通信模块10可以接收外部通讯设备发送的信息，还可广播发送启动、关闭信息至所述外部通讯设备。所述外部通讯设备可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑及监控设备等电子设备。

存储器20，可用于存储软件程序以及各种数据。存储器20可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如构建观测数据矩阵)等；存储数据区可存储根据信号处理设备的使用所创建的数据或信息等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器30，是信号处理设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个信号处理设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器20内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器20内的数据，执行信号处理设备的各种功能和处理数据，从而对信号处理设备进行整体监控。处理器30可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器30可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器30中。

尽管图1未示出，但上述信号处理设备还可以包括电路控制模块，用于与市电连接，实现电源控制，保证其他部件的正常工作。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的信号处理设备结构并不构成对信号处理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

根据上述硬件结构，提出本发明方法各个实施例。

参照图2，在本发明波达角测量方法的第一实施例中，所述波达角测量方法包括步骤：

步骤S10，获取各接收阵元在将接收的包含目标回波信号的所有回波信号转换后输出的数字信号，并根据数字信号构建观测数据矩阵；

在本方案中，雷达的发射设备发射毫米波经目标(该目标可以为行人，车辆或其他物体)反射后，会形成包含目标回波信号和非目标回波信号的回波信号。接收设备中的各接收阵元会接收包含目标回波信号和非目标回波信号的回波信号，该回波信号为一系列微弱高频信号，并将微弱高频信号通过适当的滤波将接收到的微弱高频信号从伴随的噪声和干扰中选择出来，并经过放大、检波和A/D转换(Analog-to-Digital Convert，模数转换)至信号处理设备。

需要说明的是，发射设备、接收设备和信号处理设备可以是独立存在的，也可以是三者集成在一台设备中，还可以发射设备和接收设备集成在一台设备中或者接收设备与信号处理设备集成在一台设备中。

信号处理设备根据预设的快拍时间样本数K，从各接收阵元输出的数字信号中同步采集K个数字信号，例如预设的快拍时间样本数为2，接收设备存在2个接收阵元，信号处理器会在第一个快拍时间内同时采集2个接收阵元分别接收到的数字信号，在第二快拍时间内同时采集2个接收阵元分别接收到的数字信号，信号处理设备最终总共采集到4个数字信号。

需要说明的是K个快拍时间段可以是连续的，也可以是随机分布的。

信号处理设备根据分别在K个快拍时间内同时从各个接收阵元采集到总量为M*K个数字信号，构建观测数据矩阵：

其中y_mk为在第K个快拍时间内采集到第m个接收阵元的输出数字信号，m＝1,2...M，k＝1,2...K

步骤S20，根据观测数据矩阵，获得噪声子空间和目标回波散射系数矩阵，并根据噪声子空间，计算MUSIC空间谱；

信号处理设备在获取各接收阵元将接收的包含目标回波信号的所有回波信号转换后输出的数字信号，并根据数字信号构建观测数据矩阵后，会构建过完备基矩阵。

构建过完备基矩阵的具体过程为：

获取接收设备的探测角度，均分成预设的N个方位角度，以获得方位角度集合{θ_n}，其中N≥2，n＝1，2，...N，例如接收设备的探测角度为-45°至45°，预设的N为91，信号处理设备会将接收设备的探测角度均匀划分为{-45°，-44°，...，44°，45°}的91个方位角度。

信号处理设备会获取接收设备中各接收阵元的实际位置，并从各接收阵元中随机选择任一接收阵元，并将该接收阵元位置令为坐标原点，构建二维坐标空间，从而获得各接收阵元在建立的二维坐标空间的位置坐标R_m＝(r_m1，r_m2)，其中m＝1，2，...M；

信号处理设备调用方位角度θn的回波信号到达坐标原点的接收阵元和非坐标原点的第_m个阵元之间的时间差的计算公式其中其中n＝1，2..N，m＝2，3...M，c0为光速。

将获得的方位角度集合{θ_n}和接收阵元的位置坐标R_m输入至时间差公式中，从而获得各方位角度回波信号到达坐标原点的接收阵元和非坐标原点的第m个阵元之间的时间差

根据获得的时间差信号处理设备会构建一个过完备基矩阵

A＝[a(θ₁)，...a(θ_n)...，a(θ_N)]∈C^M×N，

其中为各方位角度的信号导向矢量，f为发射的毫米波频率。

需要说明的是，信号处理设备构建过完备基矩阵的步骤可以是构建观测数据矩阵步骤后完成也可以是构建观测数据矩阵步骤前完成。

信号处理设备调用矩阵共轭转置函数，对观测数据矩阵进行共轭转置，获得观测数据矩阵Y的共轭转置矩阵Y^H。调用矩阵乘法函数，将观测数据矩阵Y和观测数据矩阵Y的共轭转置矩阵Y^H相乘，获得自相关矩阵YY^H。

信号处理设备根据自相关矩阵YY^H的特征值分解公式

对观测数据的自相关矩阵YY^H进行特征值分解，获得噪声子空间，其中Σs和Σn分别为由P个大于或等于特征预设值的特征值组成的对角矩阵和由M-P个小于特征预设值的特征值组成的对角矩阵，Ψ_s和Ψ_n分别为由Σs和Σn中的特征值对应的特征向量张成的信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵。

在压缩感知框架下根据公式Y＝AX+B、观测数据矩阵和过完备基矩阵，对观测数据矩阵进行重构，从而获得目标回波复散射系数矩阵X和高斯白噪声分量矩阵B，其中X∈C^N×K为目标回波复散射系数矩阵，B∈C^M×K为高斯白噪声分量矩阵。

信号处理设备调用矩阵共轭转置函数，对过完备基矩阵进行共轭转置，获得过完备基矩阵A的共轭转置矩阵A^H。调用矩阵乘法函数，将过完备基矩阵A的共轭转置矩阵A^H和噪声子空间输入矩阵乘法函数中，从而构建空间谱矩阵

W＝A^HΨ_n∈C^N×(M-P),其中W为空间谱矩阵，Ψ_n为噪声子空间。

根据构建的空间谱矩阵，通过公式

计算MUSIC空间谱S(n)，其中n＝1,2...N，W(n,i)为空间谱矩阵中第n行第i列元素。

步骤S30，根据MUSIC空间谱和目标回波散射系数矩阵，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数，并对MUSIC空间谱加权稀疏代价函数进行约束优化，获得稀疏解；

采用所述MUSIC空间S(n)谱对稀疏代价函数进行加权，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数其中X(n,k)为目标回波散射系数矩阵中第n行第k列元素；

将所述MUSIC空间谱加权稀疏代价函数输入约束公式

中，其中.F为范数，α表示误差容许门限；

调用凸优化软件包约束优化，获得所述目标回波散射系数矩阵的稀疏解其中n＝1，2...N，k＝1，2...K。

步骤S40，根据稀疏解，获得各方位角度频谱估计值，并从各方位角度频谱估计值中，选取大于等于预设阈值的频谱估计值对应的方位角度作为目标的波达角。

将获得的稀疏解中各元素输入到公式中，从而计算出各方位角度频谱估计值P(θn)，其中，n＝1，2...N。从各方位角度频谱估计值中，选取大于等于预设阈值的频谱估计值对应的方位角度作为目标的波达角。例如当计算获得的各方位角度频谱估计值中方位角度θ为30°的频谱估计值大于等于预设阈值时，说明与接收设备成30°角的方位存在目标。

本实施例通过获取各接收阵元将接收的包含目标回波信号的所有回波信号转换后输出的数字信号，并根据数字信号构建观测数据矩阵；根据观测数据矩阵，获得噪声子空间和目标回波散射系数矩阵，并根据噪声子空间，计算MUSIC空间谱；根据MUSIC空间谱和目标回波散射系数矩阵，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数，并对MUSIC空间谱加权稀疏代价函数进行约束优化，获得稀疏解；根据稀疏解，获得各方位角度频谱估计值，并从各方位角度频谱估计值中，选取大于等于预设阈值的频谱估计值对应的方位角度作为目标的波达角。把MUSIC空间谱作为稀疏代价函数中的权值，使得目标真实角度自动获得较小的权值，同时非目标所在角度自动获得较大权值，达到在压缩感知优化过程中凸显目标真实角度位置，从而提高波达角测量的精确度。

需要说明的是，采用MUSIC算法测量波达角需要大量的快拍时间去采集数字信号，导致MUSIC算法测量波达角过程耗时较长，而本发明提供的方法只需要少量的快拍时间去采集数字信号，测量波达角过程时间相比MUSIC算法测量波达角过程时间更短。

下面结合实例说明一下本发明的优势。

假设毫米波雷达发射设备发射的毫米波的频率为77GHz，接收设备的接收阵元为均匀线阵，接收阵元间距半波长，接收阵元数量为M＝8。接收设备探测方位角度范围为[-45°，45°]，令N＝91，方位角度划分格点为[-45°,-44°,…,45°]，雷达观测时间快拍数设为K＝50。在[-45°,45°]区间内随机选择2个角度，作为目标所在方位角度。

利用本发明方法、基于MUSIC算法测量波达角方法和基于L1-SVD(Singular ValueDecomposition，奇异值分解)算法测量波达角方法分别对目标方位进行波达角测量，在不同SNR信噪比(Signal Noise Ratio，信噪比)、相同目标方位位置条件下，重复100次蒙特卡罗实验，获得各个测量方法分别在不同SNR下测量出波达角的RMSE(Root-Mean-SquareError，均方根误差)，其结果如图3所示。从图3中的均方根误差结果可以看出，相对于基于MUSIC算法测量波达角方法和基于L1-SVD算法测量波达角方法，本发明方法具有更小的角度测量误差，证明了该方法测量波达角的精确度更高。

本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序。所述计算机可读存储介质可以是图1的信号处理设备中的存储器20，也可以是如ROM(Read-Only Memory，只读存储器)/RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、磁碟、光盘中的至少一种，所述计算机可读存储介质包括若干信息用以使得信号处理设备执行本发明各个实施例所述的方法。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种波达角测量方法，其特征在于，包括步骤：

获取各接收阵元在将接收的包含目标回波信号的所有回波信号转换后输出的数字信号，并根据数字信号构建观测数据矩阵；

根据观测数据矩阵，获得噪声子空间和目标回波散射系数矩阵，并根据噪声子空间，计算MUSIC空间谱；

根据MUSIC空间谱和目标回波散射系数矩阵，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数，并对MUSIC空间谱加权稀疏代价函数进行约束优化，获得稀疏解；

根据稀疏解，获得各方位角度频谱估计值，并从各方位角度频谱估计值中，选取大于等于预设阈值的频谱估计值对应的方位角度作为目标的波达角。

2.如权利要求1所述的波达角测量方法，其特征在于，所述根据数字信号构建观测数据矩阵的步骤包括：

根据预设的快拍时间样本数K，从各接收阵元输出的数字信号中同步采集K个数字信号；

根据同步采集到的各个接收阵元的输出数字信号中的K个数字信号，构建观测数据矩阵其中y_mk为在第K个快拍时间内采集到第m个接收阵元的输出数字信号，m＝1,2...M，k＝1,2...K。

3.如权利要求2所述的波达角测量方法，其特征在于，所述根据数字信号构建观测数据矩阵的步骤之后还包括：

将探测角度均分成N个方位角度，以获得方位角度集合{θ_n}，其中N≥2，n＝1，2，...N；

设定任一接收阵元位置为坐标原点，获得各接收阵元的位置坐标R_m＝(r_m1，r_m2)，其中m＝1，2，...M；

根据获得的方位角度集合{θ_n}、接收阵元的位置坐标R_m以及公式计算出方位角度θn的回波信号到达坐标原点的接收阵元和非坐标原点的第m个阵元之间的时间差其中n＝1，2..N，m＝2，3...M，c₀为光速；

根据时间差构建过完备基矩阵A＝[a(θ₁)，...a(θ_n)...，a(θ_N)]∈CM×N，其中为各方位角度的信号导向矢量，f为发射的毫米波频率；

所述根据观测数据矩阵，获得噪声子空间和目标回波散射系数矩阵，并根据噪声子空间，计算MUSIC空间谱的步骤包括：

根据观测数据矩阵，获得噪声子空间，并根据观测数据矩阵和过完备基矩阵A＝[a(θ₁)，...a(θ_n)...，a(θ_N)]∈C^M×N获得目标回波散射系数矩阵；

根据噪声子空间和过完备基矩阵A＝[a(θ₁)，...a(θ_n)...，a(θ_N)]∈C^M×N，计算MUSIC空间谱。

4.如权利要求3所述的波达角测量方法，其特征在于，所述根据所述观测数据矩阵，获得噪声子空间的步骤包括：

根据观测数据矩阵，获得观测数据的自相关矩阵YY^H，其中Y为观测数据矩阵，Y^H为Y的共轭装置矩阵；

根据自相关矩阵YY^H的特征值分解公式

对观测数据的自相关矩阵YY^H进行特征值分解，获得噪声子空间，Σs和Σn分别为由P个大于或等于特征预设值的特征值组成的对角矩阵和由M-P个小于特征预设值的特征值组成的对角矩阵，Ψ_s和Ψ_n分别为由Σs和Σn中的特征值对应的特征向量张成的信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵。

5.如权利要求4所述的波达角测量方法，其特征在于，所述根据观测数据矩阵和过完备基矩阵A＝[a(θ₁)，...a(θ_n)...，a(θ_N)]∈C^M×N获得目标回波散射系数矩阵的步骤包括：

在压缩感知框架下根据公式Y＝AX+B、观测数据矩阵和过完备基矩阵，对观测数据矩阵进行重构，从而获得目标回波散射系数矩阵X和高斯白噪声分量矩阵B，其中X∈C^N×K为目标回波复散射系数矩阵，B∈C^M×K为高斯白噪声分量矩阵。

6.如权利要求5所述的波达角测量方法，其特征在于，所述根据噪声子空间和过完备基矩阵，计算MUSIC空间谱的步骤包括：

根据噪声子空间和过完备基矩阵，构建空间谱矩阵W＝A^HΨ_n∈C^N×(M-P)，其中W为空间谱矩阵，A^H为过完备基矩阵的共轭装置矩阵，Ψ_n为噪声子空间；

根据构建的空间谱矩阵W＝A^HΨ_n∈C^N×(M-P)，通过公式计算MUSIC空间谱S(n)，其中W(n,i)为空间谱矩阵W中第n行第i列元素，n＝1,2...N。

7.如权利要求6所述的波达角测量方法，其特征在于，所述根据MUSIC空间谱和目标回波散射系数矩阵，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数，并对MUSIC空间谱加权稀疏代价函数进行约束优化，获得稀疏解的步骤包括：

采用所述MUSIC空间谱S(n)对稀疏代价函数进行加权，获得MUSIC空间谱加权稀疏代价函数其中X(n,k)为目标回波散射系数矩阵中第n行第k列元素；

调用凸优化软件包，将所述MUSIC空间谱加权稀疏代价函数输入约束公式中进行约束优化，获得所述目标回波散射系数矩阵中各列的稀疏解，其中||.||_F为范数，α表示误差容许门限。

8.如权利要求7所述的波达角测量方法，其特征在于，所述根据稀疏解，获得各方位角度频谱估计值的步骤包括：

根据公式计算各方位角度频谱估计值，其中，P(θ_n)为各方位角度频谱估计值，n＝1，2...N。

9.一种信号处理设备，其特征在于，所述信号处理设备包括：通信模块、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的波达角测量方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的波达角测量方法的步骤。