CN109983359A - 用于估计到达方向的装置及相应方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于估计到达方向的装置(1)。装置(1)包括天线(2)、波束形成网络(3)和评估器(4)。天线(2)被配置为接收信号,为圆极化的,并且包括多个不同的辐射模式。波束形成网络(3)被配置为基于由天线(2)接收到的信号提供由多个辐射模式的相关联的辐射模式接收的分解信号。评估器(4)被配置为基于分解信号和基于描述天线(2)的信号接收特性的信息来估计到达方向。本发明还涉及相应的方法。
Description
技术领域
本发明涉及用于估计到达方向的装置。此外,本发明涉及用于估计到达方向的方法。
背景技术
在目前的技术状态下,对由未知位置的源或信号源发出的信号的到达方向(DoA)估计需要接收天线阵列。依赖于天线间接收到的信号的时延,可以得出源的方向的结论。
不仅信号源的位置是未知的,通常关于信号的发射的源朝向也是未知的。因此,源信号的极化可以相对于接收阵列任意倾斜。因此,通常部署线性极化元件的接收阵列,因为元件之间的相位差是为改变源倾斜角而保留的。然而,这样可能导致极化不匹配,可能导致接收信号微弱,无法准确估计其到达方向。
假设线性极化的源信号,圆极化的接收天线不遭受倾斜源导致的极化损耗。然而由于圆极化天线所显示的有限轴向比波束宽度,各元件之间的相位差随源倾斜角的变化而变化(见图1)。
科学界一直在研究各种天线阵列和概念以提高测向(DF)的精度。
这包括使用多波束天线(MBA)的方法[2,3]。通常这些天线是线性极化的,信号源也是线性极化的。因此,即使信号源是任意定向的,对于给定的撞击角,接收到的信号的相位基本保持不变[4]。这允许在不考虑源倾斜角的情况下估计DoA,代价是极化失配导致估计性能下降。
为了实现与源朝向无关的DoA估计性能,优选的是圆极化测向天线。然而,对于这种天线,由于有限的轴向比波束宽度,接收到的信号相位随着信号源倾斜角的变化而变化。
有各种各样的测向方法,如基于子空间的方法,如MUSIC[5]。在所有的方法中,精度很大程度上取决于所使用的导向矢量集以及这些导向矢量如何精确地表示天线特性。这包括极化和源相对于天线的倾斜角。如上所述,极化失配导致不准确的DoA估计。
为了解决极化失配问题,可以采用双极化的接收天线阵列。这些阵列具有针对不同源倾斜角的不同导向矢量且因此被称为极化敏感阵列[6]。每个元件提供两个信号,一个用于第一极化,一个用于第二极化。通常使用两个正交极化,例如线性垂直极化和线性水平极化,或右旋圆极化和左旋圆极化(RHCP和LHCP)的集合。然而这将使实现工作量加倍,与支持一个极化的阵列相比,需要多达两倍的信号分支。因此,在实际应用中只支持单极化的阵列是优选的。
发明内容
本发明的目的是提供可替代目前的技术状态的用于估计到达方向的装置及相应方法。
该目的由根据权利要求1的用于估计到达方向的装置以及根据权利要求17的用于估计到达方向的方法来实现。
该目的由用于估计到达方向的装置来实现。装置包括天线、波束形成网络和评估器。天线被配置为接收(特别是电磁)信号,天线为圆极化的,并且天线包括多个不同的辐射模式。波束形成网络被配置为基于由天线接收到的信号提供由多个辐射模式的相关联的辐射模式接收的分解信号。此外,评估器被配置为基于分解信号和基于描述天线的信号接收特征的信息来估计到达方向。
装置包括用于接收来自信号源的信号的天线。天线是圆极化的,因此只有一个圆极化。天线包括多个不同的辐射模式,以允许通过用于接收电磁信号的灵敏度的不同空间分布接收由信号源发出的信号。每个辐射模式具有用于接收信号的特定空间分布。因此,通过不同的辐射模式,通过对于(尤其是电磁)信号的各种不同空间灵敏度接收信号源的信号。波束形成网络允许将接收到的信号分解为与不同辐射模式相关联的分解信号。因此,通过多个可用辐射模式的辐射模式接收每个分解信号。在实施例中,辐射模式指天线的波束。最后,评估器基于分解信号和基于描述天线的信号接收特征的信息来估计到达方向。信息还涉及天线的不同辐射模式。因此,装置被配置为基于信号源发出的接收信号估计到达方向。
在实施例中,装置被配置为额外地估计信号源的极化。在实施例中,极化的估计(或者极化的倾斜角)是通过应用离散参考倾斜角值仅使用单极化实现的,如下所述。
在实施例中,特别地,装置被配置为基于线性极化的信号源发出的信号估计到达方向。
在实施例中,天线要么是右旋圆极化的要么是左旋圆极化的。
根据实施例,该天线包括多个天线元件。多个天线元件的天线元件包括不同的辐射模式,这些辐射模式是天线的多个辐射模式的基础。此外,波束形成网络被配置为提供分解信号,使得通过各个天线元件的辐射模式或通过至少两个天线元件的辐射模式的组合接收分解信号。因此,天线的多个辐射模式要么是天线元件的各个辐射模式要么是各个辐射模式的组合。
每个天线元件(作为天线的子单元)包括它自己的辐射模式。至少天线元件的一些辐射模式彼此不同。在实施例中,所有辐射模式彼此不同。波束形成网络将天线接收到的信号分解为分解信号,其中每个分解信号要么通过一个天线元件的辐射模式接收,要么通过至少两个天线元件的辐射模式的组合接收。
在实施例中,天线元件属于同一种设计,因此彼此相同。
在一个实施例中,多个天线元件的天线元件均为右旋圆极化的或均为左旋圆极化的。
在实施例中,多个天线元件的天线元件位于(公共或接合)平面中。以[1]为例进行比较。在实施例中,天线元件是位于和/或产生于成为公共平面的同一衬底上的印刷天线元件。
根据实施例,评估器被配置为除了估计接收信号的到达方向外,还估计发射由天线接收的信号的信号源的倾斜角。倾斜角例如相对于天线的法向平面或法向矢量。在实施例中,称为ρ的0°倾斜角意味着信号源(关于其发射特性)平行于天线的平面。值为90°,即ρ=90°,意味着信号源垂直于这个平面或者信号源平行于这个平面的法向矢量,例如,作为接收信号的主方向。信号源的倾斜角在这里也是它的极化的倾斜角。
以下实施例涉及允许评估器估计到达方向和/或倾斜角的信息。
在实施例中,描述天线的信号接收特征的信息涉及发射由天线接收的信号的信号源相对于天线的位置。由评估器使用的信息涉及信号源相对于天线的位置。
在实施例中,描述天线的信号接收特征的信息涉及描述信号源相对于天线的位置的共仰角和方位角。在本实施例中,信号源相对于天线的位置由两个角度描述:共仰角和方位角。
在一个实施例中,信号源是与轨道相关联的实施例中的卫星。这样的轨道相应地在一个实施例中允许将一个角度设置为固定值,如方位角:
在实施例中,描述天线的信号接收特征的信息涉及信号源相对于天线的倾斜角。在本实施例中,考虑信号源的倾斜角因为它还影响天线接收到的信号。
根据实施例,信息涉及描述位置的共仰角和方位角并涉及信号源的倾斜角。
在实施例中,描述天线的信号接收特征的信息包括导向矢量集,其取决于描述信号源相对于天线的位置(或天线杆(stem)接收信号的方向)的角度(共仰角称为θ以及方位角称为φ)并且取决于描述信号源相对于天线的极化的倾斜角的角度。因此,评估器使用取决于三个角度的导向矢量集:两个是相对于天线的方向(或更精确地说相对于天线的平面和/或法向矢量),另一个是信号源的极化的倾斜角,这里称为信号源的倾斜角。
在实施例中,导向矢量集是基于将信号源的可能倾斜角(名为角ρ)的范围划分为分区区间。在一个实施例中,倾斜角的可能范围是-90°<=ρ<=90°,在另一个实施例中范围是-180°<=ρ<=180°。在本实施例中,倾斜角的范围被分为分区区间。在一个实施例中,由于不区分区间内的倾斜角校对,这些区间定义评估的估计的分辨率。因此,每个区间与参考倾斜角和限定倾斜的区间的一定宽度,以及关于倾斜角的估计的分辨率相关联。
因此,在一个实施例中,分区区间的宽度是关于信号源的倾斜角的估计的分辨率的度量。区间与各自区间的一个参考倾斜角ρref相关联。因此,如果区间的宽度为Δρ,那么对(ρref-Δρ/2)<=ρ<=(ρref+Δρ/2)范围内的倾斜角ρ不做任何区分。因此,分辨率由相应区间的宽度给出。
在实施例中,基于投影相似性度量设置分区区间。
为了限定分区区间,执行以下步骤:
对于所选的描述信号源相对于天线的位置的角度(优选地称为θref和)的参考值,参考倾斜角(称为ρref)被选择作为参考导向矢量,
属于相同的角度参考值(值θref和)的导向矢量(称为A,取决于上述三个角度)被投影到参考导向矢量,以及
其中,在得到的投影值位于给定的值区间内的情况下,导向矢量被认为是相同的。
在一个实施例中,值区间由下阈值和上限1给出。因此,如果投影接近于1,则导向矢量与参考导向矢量几乎相同,并且相应地对于实施例,被认为属于参考导向矢量的相应分区区间。
在实施例中,属于相同角度参考值的导向矢量被投影到参考导向矢量,并对于不同的倾斜角值被归一化。因此,在本实施例中,还执行归一化用于计算投影值。这也与限定上述值区间有关。
在实施例中,给定的值区间由下阈值和接近于1的值给出。上限值1特别基于倾斜角值的归一化。
在一个实施例中,减少了分区值的重叠。因此,相应地设置参考值和宽度。
在实施例中,待由基于子空间的估计,例如MUSIC,ESPRIT,最大似然,根-MUSIC,CAPON等[7],用于对分解后的接收信号进行评估的导向矢量集包括取决于信号源的位置角度(共仰角θ和方位角)和限定分区区间的参考倾斜角(ρref)导向矢量(称为A)。
这些分区被用作多波束天线(MBA),允许在区间内估计源倾斜角,即其分辨率。可以发现的是,对于每个共仰角θ(以及一般情况下的方位角),该分辨率是不同的。因此,在一个实施例中使用分区来限定MBA的分辨能力,并且稍后分区被用于形成指示源倾斜角的频谱。他们只对倾斜角(ρ)域进行分区。在一个实施例中,在天线在θ和φ的各自域中对它们具有一致和非常尖锐的分辨率的情况下,对θ和的估计不需要分区。
分区是在固定每个共仰角(theta,θ)之后,并且在一般情况下也固定方位角(phi,)之后,通过参考倾斜角值θ的初始选择来构造的。然后,为了保持共仰角θ(和方位角)固定,对于所有ρ值,导向矢量A(ρ)被投影到A(ρref)。这是在下文中引用并解释的相似度度量。
然后,在一个实施例中,对于那个θ(和),检查对于哪些ρ值,相似性投影几乎产生1。对于那个ρ区间(称为分辨率),仅在频谱中使用导向矢量A(ρref)并且对接收信号的处理允许根据源倾斜角判断接收信号是否在该ρ区间内。
如果有一些不能由A(ρref)表示的ρ区间,相应地选择不同的ρref和并应用相同的程序。在第一ρref产生分辨率之后,根据分辨率进行选择其他参考倾斜角ρ。
因此,如果有需要,其他参考倾斜角值ρref被发现产生相似性投影,该投影将覆盖该θ(和)的阈值线以上的所有内容。研究表明,参考倾斜角值ρ值的数量取决于天线的特征。
简而言之,倾斜角分区用于根据源倾斜角确定天线的分辨能力。同时,在一个实施例中建立和使用光谱来估计到达方向和极化的倾斜角。为此,使用多波束天线,其中天线的独特之处在于其分区具有不同的轴向比模式。
该目标还通过用于估计到达方向的方法实现。
该方法至少包括以下步骤:
·通过圆极化天线接收由信号源发出的信号,圆极化天线包括多个不同的辐射模式,
·基于接收到的信号提供由多个辐射模式的相关联的辐射模式接收的分解信号,以及
·基于分解信号和基于描述天线的信号接收特征的信息来估计到达方向。
上面讨论装置的实施例和特性也可以通过方法实现,反之亦然。
附图说明
本发明将在下面关于附图及附图中描述的实施例进行说明,其中:
图1示出多波束天线的瓣2、瓣3和瓣4相对于瓣1的相位差之间的比较,
图2示出具有2x 2多波束天线结构的装置以及包括信号源及其坐标关系的测向场景的实施例,
图3示出XZ平面上各个瓣L1至L5的示例轴向比值,
图4示出对于-90°<=ρ<=90°,参考导向矢量A(0°,0°)上的A(0°,ρ)的投影结果,
图5示出对于-90°<=ρ<=90°,参考导向矢量A(0°,0°)上的A(20°,ρ)的投影结果,
图6示出对于属于集合{-78°,-55°,-32°,-9°,14°,37°,60°,83°)的ρref,A(0°,ρref0°)上的A(20°,ρ)的投影结果,
图7示出θ=-5°处三种不同源倾斜角的谱:a)ρ=0°,b)ρ=45°,以及c)ρ=90°,
图8示出θ=50°处三种不同源倾斜角的谱:a)ρ=0°,b)ρ=45°,以及c)ρ=90°,
图9示出装置的不同实施例,以及
图10示出装置的另一个实施例。
具体实施方式
图1示出与[1]给出的天线相似的多波束天线的瓣2、瓣3和瓣4相对于瓣1的相位差之间的比较。在x轴上,观测角θ以度数(°)为单位显示,在y轴上,相位差δ以度数(°)为单位显示。在方位角φ=0°和倾斜角ρ=0°时,给出由[1]教导的多波束天线的四个波束的瓣L2、L3和L4相对于第一瓣L1的相位差。对于每个瓣,分别显示两条曲线:RP:源倾斜角ρ=0°,MS:源倾斜角ρ=90°。
装置1的实施例如图2所示。在装置1中,使用具有不同辐射模式的多波束天线(MBA)2。天线元件5只支持单圆极化:RHCP(在所示实施例中)或LHCP。如果在基于子空间的方法中使用模式的振幅和相位响应,例如,与通过信号源10相对于天线2的倾斜角ρ对源倾斜的估计一起,源于信号源10的源信号的到达方向(DoA)估计是可能的。
图2示出提供5个波束的2×2元件阵列的示例的几何图形,基于[1]提供的带有4个天线元件5的天线:四个波束由四个天线元件的辐射模式给出,一个波束是天线元件的辐射模式的组合的结果。由白色箭头指示所有天线元件5是右手圆极化的。
阵列孔径在XY平面内。信号源10出现在任意的共仰角θ和方位角φ处(此处:φ=0°),并且相对于接收阵列是任意定向的,以倾斜角ρ表示。波束形成网络(BFN)3提供形成波束模式所需的激励向量,这可以通过RF开关进行选择(见图10)。产生的分解信号由评估器4处理。
下面的讨论基于图2所示的φ=0°的单个源场景。然而该方法一般适用于每个多波束天线和多个源。
信号模型读取
其中x是复接收信号的矢量,A为包括信号的往返相位差的瓣的复响应,N是具有σ2方差的复白高斯噪声的矢量,s1是复源信号。
然后形成协方差矩阵。由于噪音与信号无关的事实,它由以下公式得出:
等效地,有以下公式
R-σ2I=||s1||2AAgH (3)
算法的其余部分取决于基于子空间的方法的选择,其利用上面定义的协方差矩阵,因此,下面的结果对于任何基于子空间的估计是合理的,例如MUSIC,ESPRIT,最大似然,根-MUSIC,CAPON等[7]。
对于估计,需要每个不同的θ和ρ的导向矢量A(θ,ρ)。这是为了讨论案例因此,在一般形式下,需要导向矢量A(θ,ρ)。
每个波束输出,对于-90°<θ<90°,测量两个正交的源极化A(θ,0°)和A(θ,90°)。利用这两个导向矢量,对于每个波束i(在我们的例子中i=1,2,3,4,5),其余部分由以下公式得出
然后获得任意源倾斜角ρ的导向矢量。
事实是,只要方向矢量协方差矩阵AAH对于ρ的每一个值是非常不同的,就可以得到极化灵敏度。
假设所有波束在所有θ范围内是完全的RHCP,那么随着线性极化源倾斜的变化,波束输出信号以完全相同的相位被偏移,假设导向矢量协方差矩阵不改变。因此,极化灵敏度没有达到。
然而,不同水平的实现的RHCP提供了灵敏度。这就是多波束天线MBA 2作用的地方。具有MBA产生轴向比模式,如图3中示例性描绘的,其中示出对于图2中的天线2的五个波束的轴向比AR(以dB为单位)。取决于观测角θ(以°为单位)给出AR。
每个波束或波束的每个子集(如果某些波束由于对称性而重复)相对于观测方向具有其独特的轴向比特征。这是多波束天线所特有的并且导致极化灵敏度。因此,装置中使用的多波束天线提供了良好分辨的到达方向估计特征和源倾斜角估计。
在进行DoA估计之前,需要匹配源倾斜角的导向矢量集。该集在一个实施例中通过测量获得,并在不同实施例中通过测量和通过基于这些测量的计算获得。
在实施例中,可能的源倾斜角ρ的范围被划分为分区。通过投影相似性度量布置分区区间。对于一定值θ=θref,参考ρref被选择,形成参考导向矢量。然后,具有相同θref值的所有导向矢量被投影到参考导向矢量并且对于不同的ρ值被归一化:
该公式在条件下给出。一般公式在proj(θref,φref,ρ)条件下相应给出。
如果投影值接近1,导向矢量可以被认为是相同的。在实践中,选择下边界,即阈值,用于区分导向矢量。在边界以上,导向矢量被认为是相同的,在边界以下,导向矢量不同。阈值的选取与轴向比波束宽度、信号解调和噪声有关;它应该接近1,例如0.998。
朝MBA的法向,由于没有极化灵敏度(对比图3),对于ρref=0°,投影独立于ρ接近于1,如图4所示。在图4至6中,示出依赖于倾斜角ρ(以°为单位)的投影范数。
随着共仰角θ值的增大,某些分区出现即时极化敏感性(轴向比多样性)。在图5中,采用θref=20°和ρref=0°来演示这种情况,其中存在具有30°分辨率的极化灵敏度。图5还示出分辨率约为+-17°,分割区间将相应地具有约34°的宽度。这里的分辨率由大于0.998的投影范数的值给出,即与参考倾斜角的值足够接近。
假设目前,对于所有的ρref,分辨率都是相同的,那么倾斜角ρ的范围可以被划分为等距分区,如图6所示。对于θ=20°,需要八个分区以覆盖阈值线以上的区域。分辨率区间边界由两个圆指示。
在示例中,使用了以下导向矢量:A(20°,-78°),A(20°,-55°),A(20°,-32°),A(20°,-9°),A(20°,14°),A(20°,37°),A(20°,60°),以及A(20°,83°)。
在一个实施例中,对于θ和ρ的其他示例,根据这种相似性投影方法进行选择。对于没有极化灵敏度的区间,只单个导向矢量,即单个分区用于形成频谱。这个事实减少了需要的比较的数量。
在确定了所需的导向参考矢量并为每个θ(和φ)划分ρ频谱之后,该估计可以用任何基于子空间方法进行初始化。分区的数量随着θ的增加而增加,分区的数量直接对应于MBA的极化敏感性。
在下表中,展示图2的装置的实施例的给定MBA的样本分区,这使用具有一些重叠的等距方法形成。此处,为简单起见,方位角仍然由给出。
该表格给出对于共仰角θ的给定范围的导向矢量ρ分区的示例数量(此处:方位角φ被设置为0°)。
如图6所示,对于某些导向矢量,作为等距分割的结果,在阈值线以上出现重叠。因此,由于估计器倾向于频谱中的ρ区间中的一个,同时产生对源极化的粗略估计,在最坏的情况下,各自的导向矢量处的分辨率可以被加倍。通过非等距划分,也不存在重叠,因此MBA实现了非重叠和有界限的分辨能力。简而言之,方法提供了如何选择参考分区导向矢量集的指南,其约束条件是覆盖阈值线以上的所有领域。
利用MUSIC算法进行验证,给出一些测试结果以显示多波束天线分辨信号的到达方向的能力,以及随着共仰角θ的增大,对源倾斜角ρ的灵敏度也随之增大。
图7展示对于放置在-5°的源和对于三种不同倾斜角:ρ=0°,45°,以及90°的分块频谱的输出。
图8展示当源放置在共仰角θ=50°处,对于相同源倾斜角集的结果。
在两个图,图7和图8中,可以看出,可能倾斜角ρ的范围被划分为不同的分区。因此,基于关于信号源的倾斜角的不同分区来分析频谱,频谱是通过关于其振幅和相位处理分解信号以及利用描述不同辐射模式的信号接收灵敏度的空间分布以及描述信号源的倾斜角的影响的导向矢量集而获得的。通过根据现有技术的任何基于子空间方法,例如MUSIC,来进行进一步处理。
结果证明,MBA实现了极化灵敏度以及其轴向比模式。存在关于到达方向估计以及分区的源倾斜角估计的非常好的精度。此处的一个方面是,MBA抑制了波束的高轴向比角度(因其在这些角度处的振幅响应较小),它的作用就像加权,产生极化灵敏度和更稳健的到达方向估计,因此只使用没有任何二次极化模式的RHCP波束。
用于DoA和极化估计的装置1的实施例如图9所示。
具有不同天线元件5的“天线阵列”2连接到将接收到的天线信号分解为分解信号的波束形成网络(BFN)3(例如由Butler矩阵实现)。估计在“信号处理”装置或评估器4中执行。通过存储单元6提供从测量或仿真得到的相应天线2的导向矢量集。评估器4提供对到达方向和信号源的极化的倾斜角ρ的估计。控制器7控制装置1。BFN与信号处理的分离是符合逻辑的。BFN还可以作为信号处理单元的一部分,表示数字信号分解。
用于DoA和极化估计的装置1的另一个实施例如图10所示。
具有天线元件5(具有相同的圆极化)的“天线阵列”2与BFN 3相连,BFN 3将天线信号分解为分解信号。与图9中的实施例相比,通过开关单元8在一瞬时只选择一个分解信号。假设BFN 3和开关单元8的模拟实现,这允许将信号分支的数量减少到一个。信号的选择由控制器7控制。它保证了时间同步切换。估计在评估器4中执行。由存储单元6提供相应天线2的导向矢量集。波束形成网络3、开关单元8和评估器4的分离是合理的。BFN 3和开关单元8位于评估器4的不同实施例部分中,表示数字信号分解和选择。
所提供的装置和方法至少具有以下优点:
由于单极化对每个元件只需要单个信号分支,从而降低实施成本,与双极化解决方案相比减少了一半工作。
由于模式的多样性,利用具有一个极化的阵列可以同时估计源信号的DoA和极化(倾角、方向)。
应用倾斜角角度的范围的分区减少了估计的信号处理工作量,允许使用成本更低的处理平台,如微控制器(如ARM族)或数字信号处理器。
可能应用范围如下:
无线电发射机/转发器,如RFID转发器、无线传感器、移动设备(如手机、笔记本电脑、平板电脑)、车辆、飞机的方向和方位估计。
用于军事目的和安全性的测向(无线电侦察)。
传感器应用:确定倾斜角/定位/方位。
虽然已经在装置的上下文中描述一些方面,但明显的是,这些方面也表示对相应方法的描述。类似地,在方法步骤的上下文中描述的方面也表示对相应装置的相应块或项或特性的描述。
根据本发明的一些实施例包括具有电子可读控制信号的数据载体,电子可读控制信号能够与可编程计算机系统协作从而执行本发明所描述方法中的一个。
通常,本发明的实施例可以实现为具有程序代码的计算机程序产品,当计算机程序产品在计算机上运行时,该程序代码用于执行方法中的一个。例如,程序代码可以存储在机器可读载体上。
其他实施例包括用于执行本文所描述方法中的一个的存储在机器可读载体上的计算机程序。
换句话说,因此本发明方法的实施例是具有程序代码的计算机程序,当计算机程序在计算机上运行时,程序代码用于执行本文描述的方法中的一个。
因此,本发明方法的进一步实施例是包括记录在其上的用于执行本文所描述方法中的一个的计算机程序的数据载体(或数字存储介质,或计算机可读介质)。数据载体、数字存储介质或记录介质通常是有形的和/或非暂时性的。
因此,本发明方法的进一步实施例是表示用于执行本文所描述方法中的一个的计算机程序的数据流或信号序列。例如,数据流或信号序列可被配置为通过数据通信连接(例如通过网络)传输。
进一步实施例包括处理构件,例如计算机或可编程逻辑设备,被配置为或适于执行本文所描述方法中的一个。
进一步实施例包括具有安装在其上的用于执行本文所描述方法中的一个的计算机程序的计算机。
根据本发明的进一步实施例包括配置为将执行本文所描述方法中的一个的计算机程序(例如,电子地或光学地)传送给接收器的装置或系统。例如,接收器可以是计算机、移动设备、存储设备等。例如,设备或系统可包括用于将计算机程序传送给接收器的文件服务器。
在一些实施例中,可编程逻辑设备(例如现场可编程门阵列)可用于执行本文所描述方法的部分或全部功能。在某些实施例中,现场可编程门阵列可与微处理器协作以执行本文所描述的方法中的一个。通常,方法优选地由任何硬件装置执行。
本文所描述的装置可以使用硬件装置,或使用计算机,或使用硬件装置和计算机的组合来实现。
本文所描述的方法可以使用硬件装置,或使用计算机,或使用硬件装置和计算机的组合来实现。
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Claims (17)
1.一种用于估计到达方向的装置(1),
其中所述装置(1)包括天线(2)、波束形成网络(3)和评估器(4),
其中所述天线(2)被配置为接收信号,
其中所述天线(2)为圆极化的,
其中所述天线(2)包括多个不同的辐射模式,
其中所述波束形成网络(3)被配置为基于由所述天线(2)接收到的信号提供由所述多个辐射模式的相关联的辐射模式接收的分解信号,以及
其中所述评估器(4)被配置为基于所述分解信号和基于描述所述天线(2)的信号接收特征的信息来估计到达方向。
2.根据权利要求1所述的装置(1),
其中信号源(10)为线性极化的。
3.根据权利要求1或2所述的装置(1),
其中所述天线(2)为右旋圆极化的或左旋圆极化的。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的装置(1),
其中所述天线(2)包括多个天线元件(5),
其中所述多个天线元件(5)的天线元件(5)包括不同的辐射模式,以及
其中所述波束形成网络(4)被配置为提供所述分解信号,使得通过各个天线元件(5)的辐射模式或通过至少两个天线元件(5)的辐射模式的组合接收所述分解信号。
5.根据权利要求4所述的装置(1),
其中所述多个天线元件(5)的天线元件(5)均为右旋圆极化的或均为左旋圆极化的。
6.根据权利要求4或5所述的装置(1),
其中所述多个天线元件(5)的天线元件(5)位于平面内。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的装置(1),
其中所述评估器(4)被配置为估计发射由所述天线(2)接收的信号的信号源(10)的倾斜角(ρ)。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的装置(1),
其中描述所述天线(2)的信号接收特征的所述信息涉及发射由所述天线(2)接收的信号的信号源(10)相对于所述天线(2)的位置。
9.根据权利要求8所述的装置(1),
其中描述所述天线(2)的信号接收特征的所述信息涉及描述所述信号源(10)相对于所述天线(2)的位置的共仰角(θ)和方位角(φ)。
10.根据权利要求8或9所述的装置(1),
其中描述所述天线(2)的信号接收特征的所述信息涉及所述信号源(10)相对于所述天线(2)的倾斜角(ρ)。
11.根据权利要求8至10中任一项所述的装置(1),
其中描述所述天线(2)的信号接收特征的所述信息包括取决于角度(θ,φ)并取决于角度(ρ)的导向矢量集(A),角度(θ,φ)描述信号源(10)相对于所述天线(2)的所述位置,角度(ρ)描述所述信号源(10)相对于所述天线(2)的极化的倾斜角。
12.根据权利要求11所述的装置(1),
其中所述导向矢量集(A)是基于将所述信号源(10)的可能倾斜角(ρ)的范围划分成分区区间。
13.根据权利要求12所述的装置(1),
其中所述分区区间的宽度是关于所述信号源(10)的所述倾斜角(ρ)的估计的分辨率的度量。
14.根据权利要求12或13所述的装置(1),
其中所述分区区间是基于投影相似性度量设置的,
其中对于所选的描述信号源(10)相对于所述天线(2)的位置的角度(θref,φref)的参考值,参考倾斜角(ρref)被选择作为参考导向矢量,
其中属于所述角度(θref,φref)的相同参考值的导向矢量被投影到所述参考导向矢量,以及
其中在得到的投影值位于给定的值区间内的情况下,所述导向矢量被认为是相同的。
15.根据权利要求14所述的装置(1),
其中属于所述角度(θref,φref)的相同参考值的导向矢量被投影到所述参考导向矢量并且对于不同的倾斜角值(ρ)被归一化。
16.根据权利要求14或15所述的装置(1),
其中所述给定的值区间由下阈值和接近于1的值给出。
17.一种用于估计到达方向的方法,包括:
通过圆极化的天线(2)接收由信号源(10)发出的信号,所述天线(2)包括多个不同的辐射模式;
基于接收到的信号提供由所述多个辐射模式的相关联的辐射模式接收的分解信号,以及
基于所述分解信号并基于描述所述天线(2)的信号接收特征的信息估计所述到达方向。
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