CN110018438B - 一种波达方向估计方法和装置 - Google Patents

一种波达方向估计方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110018438B
CN110018438B CN201910327607.3A CN201910327607A CN110018438B CN 110018438 B CN110018438 B CN 110018438B CN 201910327607 A CN201910327607 A CN 201910327607A CN 110018438 B CN110018438 B CN 110018438B
Authority
CN
China
Prior art keywords
axis
signal
array
received
variable
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.)
Active
Application number
CN201910327607.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110018438A (zh
Inventor
张治�
郭宇
黄育侦
张平
刘世琰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Posts and Telecommunications filed Critical Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN201910327607.3A priority Critical patent/CN110018438B/zh
Publication of CN110018438A publication Critical patent/CN110018438A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110018438B publication Critical patent/CN110018438B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO 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
    • G01S3/00Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/02Direction-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
    • G01S3/14Systems for determining direction or deviation from predetermined direction

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)
  • Variable-Direction Aerials And Aerial Arrays (AREA)

Abstract

本发明实施例提供了一种波达方向估计方法和装置。电子设备分别获取第一x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号,叠加整合获取的各个信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号,确定该整体信号的协方差矩阵,对该协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间;提取该协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵,对x轴协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间。根据上述x轴噪声子空间和整体噪声子空间,估计接收信号的DOA。通过本发明实施例提供的技术方案,充分利用了x轴接收信号的协方差信息,提高了DOA估计的精准度,更满足实际应用场景的需要。

Description

一种波达方向估计方法和装置
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域,特别是涉及一种波达方向估计方法和装置。
背景技术
DOA(Direction of Arrival,波达方向)定位技术,是指通过处理接收到的信号,获取信号的到达方向,进而估计信号源的距离信息和方位信息。目前,DOA估计算法主要包括:针对均匀线性天线阵列的多重信号分类(MUSIC)算法和针对均匀矩形天线阵列的传统二维MUSIC算法。针对位于x轴、y轴的传统互素L型天线阵列,可以沿x轴、y轴进行扩展,得到展开的互素L型天线阵列,使用降低复杂度的MUSIC(RC-MUSIC)算法代替传统二维MUSIC算法进行DOA估计,大大降低运算复杂度。
然而,RC-MUSIC算法在第一步使用MUSIC算法进行DOA估计时,需要使用天线阵列在x轴上分布的阵元所接收的信号(以下简称x轴接收信号)的噪声子空间。其使用的方法是选取阵列接收信号总的噪声子空间的一半作为x轴噪声子空间(以下简称x轴噪声子空间)。但这样并未完全利用阵列在x轴接收信号的协方差信息,故获取的噪声子空间不够准确,所以用该噪声子空间进行DOA估计时会带来较大误差。因此,目前RC-MUSIC算法的估计精度不能满足于实际应用,有待提高。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种波达方向估计方法和装置,以实现充分利用x轴接收信号的协方差信息,提高DOA估计的精准度,更满足实际应用场景的需要。具体技术方案如下:
第一方面,本发明实施例提供了一种波达方向估计方法,应用于与两个L型天线阵列连接的电子设备,所述两个L型天线阵列的原点相同,其中,一个L型天线阵列包括第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列,另一个L型天线阵列包括第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列,所述第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列分别包括N1个阵元,所述第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别包括N2个阵元,N1和N2互素;包括:
获取第一x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号;
叠加整合获取的各个信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号;
确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵;
对该协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间;
提取该协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵;
对x轴协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间;
根据上述x轴噪声子空间和整体噪声子空间,估计接收信号的DOA。
可选的,叠加整合获取的各个信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号的步骤,包括:
叠加整合第一x轴天线子阵列接收的信号和第二x轴天线子阵列接收的信号,得到x轴接收信号;
叠加整合第一y轴天线子阵列接收的信号和第二y轴天线子阵列接收的信号,得到y轴接收信号;
叠加整合x轴接收信号和y轴接收信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号。
可选的,确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵,包括:
利用以下公式,确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵
Figure GDA0002603521760000022
Figure GDA0002603521760000021
其中,F为对所述整体信号的采样值个数,z(t)为所述两个L型天线阵列接收的整体信号的第t个采样值。
可选的,根据x轴噪声子空间和所述整体噪声子空间,估计接收信号的DOA的步骤,包括:
根据x轴噪声子空间,构造第一谱函数;
对第一谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第一变量的估计值;每一信号的第一变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
根据每一信号的第一变量和整体噪声子空间,构造第二谱函数;
对第二谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第二变量的估计值;每一信号的第二变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
根据第一变量和第二变量,估计接收信号的DOA。
可选的,根据x轴噪声子空间,构造第一谱函数的步骤,包括:
利用以下公式,构造第一谱函数f(μ):
Figure GDA0002603521760000031
其中,
Figure GDA0002603521760000032
为x轴噪声子空间,axk)是x轴接收信号的导向矢量,μk为第k个信号的第一变量,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数。
可选的,根据每一信号的第一变量和整体噪声子空间,构造第二谱函数的步骤,包括:
利用以下公式,构造第二谱函数f(ν):
Figure GDA0002603521760000033
其中,
Figure GDA0002603521760000034
为整体噪声子空间,
Figure GDA0002603521760000035
为第k个信号的第一变量μk的估计值
Figure GDA0002603521760000036
的导向矢量,ayk)是y轴接收信号的导向矢量,νk为第k个信号的第二变量,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数。
可选的,根据第一变量和第二变量,估计接收信号的DOA的步骤,包括:
利用以下公式,估计接收到的第k个信号与z轴的夹角θk和该信号与xOy平面的夹角
Figure GDA0002603521760000037
Figure GDA0002603521760000041
Figure GDA0002603521760000042
其中,
Figure GDA0002603521760000043
为第k个信号的第一变量μk的估计值,
Figure GDA0002603521760000044
为第k个信号的第二变量νk的估计值,
Figure GDA0002603521760000045
为第k个信号与z轴的夹角θk的估计值,
Figure GDA0002603521760000046
为第k个信号与xOy平面的夹角
Figure GDA0002603521760000047
的估计值,1≤k≤K,K表示接收到信号源发出的信号的总个数;
将该估计值
Figure GDA0002603521760000048
Figure GDA0002603521760000049
作为接收信号的DOA。
第二方面,本发明实施例提供了一种波达方向估计装置,应用于与两个L型天线阵列连接的电子设备,所述两个L型天线阵列的原点相同,其中,一个L型天线阵列包括第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列,另一个L型天线阵列包括第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列,所述第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列分别包括N1个阵元,所述第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别包括N2个阵元,N1和N2互素;包括:
信号接收单元,用于获取第一x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号;
信号叠加单元,用于叠加整合获取的各个信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号;
矩阵计算单元,用于确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵;
第一特征值分解单元,用于对该协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间;
矩阵提取单元,用于提取该协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵;
第二特征值分解单元,用于对x轴协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间;
DOA估计单元,用于根据上述x轴噪声子空间和整体噪声子空间,估计接收信号的DOA。
可选的,信号叠加单元具体用于:
叠加整合第一x轴天线子阵列接收的信号和第二x轴天线子阵列接收的信号,得到x轴接收信号;
叠加整合第一y轴天线子阵列接收的信号和第二y轴天线子阵列接收的信号,得到y轴接收信号;
叠加整合x轴接收信号和所述y轴接收信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号。
可选的,矩阵计算单元具体用于:
利用以下公式,确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵
Figure GDA0002603521760000051
Figure GDA0002603521760000052
其中,t=1,2,…,F,F为对所述整体信号的采样值个数,z(t)为两个L型天线阵列接收的整体信号,zH(t)为z(t)的共轭转置。
可选的,DOA估计单元具体用于:
根据x轴噪声子空间,构造第一谱函数;
对第一谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第一变量的估计值;每一信号的第一变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
根据每一信号的第一变量和整体噪声子空间,构造第二谱函数;
对第二谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第二变量的估计值;每一信号的第二变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
根据第一变量和第二变量,估计接收信号的DOA。
可选的,DOA估计单元,包括:
第一谱函数构造子单元,用于根据x轴噪声子空间,构造第一谱函数;
第一峰值搜索子单元,用于对第一谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第一变量的估计值;每一信号的第一变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
第二谱函数构造子单元,用于根据每一信号第一变量和所述整体噪声子空间,构造第二谱函数;
第二峰值搜索子单元,用于对第二谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第二变量的估计值;每一信号的第二变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
DOA估算子单元,用于根据第一变量和第二变量,估计接收信号的DOA。
可选的,第一谱函数构造子单元具体用于:
利用以下公式,构造第一谱函数f(μ):
Figure GDA0002603521760000061
其中,
Figure GDA0002603521760000062
为所述x轴噪声子空间,axk)是x轴接收信号的导向矢量,μk为第k个信号的第一变量,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数。
可选的,DOA估算子单元具体用于:
利用以下公式,估计接收到的第k个信号与z轴的夹角θk和与xOy平面的夹角
Figure GDA0002603521760000063
Figure GDA0002603521760000064
Figure GDA0002603521760000065
其中,
Figure GDA0002603521760000066
为第k个信号的第一变量μk的估计值,
Figure GDA0002603521760000067
为第k个信号的第二变量νk的估计值,
Figure GDA0002603521760000068
为第k个信号与z轴的夹角θk的估计值,
Figure GDA0002603521760000069
为第k个信号与xOy平面的夹角
Figure GDA00026035217600000610
的估计值,1≤k≤K,K表示接收到信号源发出的信号的总个数;
将该估计值
Figure GDA00026035217600000611
Figure GDA00026035217600000612
作为接收信号的DOA。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括处理器和机器可读存储介质,机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令,处理器被机器可执行指令促使:实现上述第一方面提供的波达方向估计方法的任一步骤。
第四方面,本发明实施例提供了一种机器可读存储介质,存储有能够被处理器执行的机器可执行指令,处理器被所述机器可执行指令促使:实现上述第一方面提供的波达方向估计方法的任一步骤。
由上述技术方案可见,本发明实施例提供了一种DOA估计方法和装置,应用于与两个L型天线阵列连接的电子设备,两个L型天线阵列的原点相同,其中,一个L型天线阵列包括第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列,另一个L型天线阵列包括第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列,第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列分别包括N1个阵元,第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别包括N2个阵元,N1和N2互素。电子设备可以获取第一x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号,叠加整合获取的各个信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号,确定该整体信号的协方差矩阵,对该协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间;提取该协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵,对x轴协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间。根据上述x轴噪声子空间和整体噪声子空间,估计接收信号的DOA。
在本发明实施例中,两个L型天线阵列在估计接收信号的波达方向DOA时,不再选取接收信号整个噪声子空间的一半作为x轴噪声子空间,而是提取x轴接收信号的协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间,而这样就充分利用了x轴接收信号的协方差信息,提高了DOA估计的精准度,更满足实际应用场景的需要。
当然,实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的DOA估计方法的一种流程示意图;
图2为两个L型天线阵列的结构示意图;
图3为本发明实施例提供的DOA估计方法的另一种流程示意图;
图4为本发明实施例提供的DOA估计装置的一种结构示意图;
图5为本发明实施例提供的DOA估计装置的另一种结构示意图;
图6为本发明实施例提供的电子设备的一种结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面通过具体实施例,对本发明进行详细说明。
参见图1,图1为本发明实施例提供的DOA估计方法的一种流程图。该方法应用于与两个L型天线阵列连接的电子设备,两个L型天线阵列的原点相同,其中,一个L型天线阵列包括第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列,另一个L型天线阵列包括第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列,第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列分别包括N1个阵元,第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别包括N2个阵元,N1和N2互素。该方法包括如下步骤。
步骤101,获取第一x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号。
在一个实施例中,第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列是互相垂直的均匀直线天线阵列,且阵元彼此间的距离为N2λ/2;第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列也是互相垂直的均匀直线天线阵列,且阵元彼此间的距离为N1λ/2。其中N1和N2是两个互素的整数,λ为载波的波长。如图2所示,图2为两个L型天线阵列的结构示意图。其中,第一x轴天线子阵列位于x轴正半轴,第一y轴天线子阵列位于y轴正半轴,第二x轴天线子阵列位于x轴负半轴,第二y轴天线子阵列位于y轴负半轴。两个L型天线阵列接收到信号源发出的信号为K个不相关的、波长为λ的窄带远场信号sk(t)(k=1,2,...,K),分别用θk
Figure GDA0002603521760000081
表示第k个入射信号与z轴的夹角(俯仰角)和与xOy平面的夹角(方位角),它们的范围是θk∈(0,90°)以及
Figure GDA0002603521760000091
在另一个实施例中,获取的第一x轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列接收的信号分别表示为
Figure GDA0002603521760000092
Figure GDA0002603521760000093
Figure GDA0002603521760000094
Figure GDA0002603521760000095
其中,t=1,2,…,F,F为对每个接收信号的采样值个数;s(t)为信号矢量,s(t)=[s1(t),s2(t),...,sK(t)]T;nx1(t)、nx2(t)、ny1(t)和ny2(t)都是均值为0且方差为
Figure GDA0002603521760000096
的加性高斯白噪声向量;
Figure GDA0002603521760000097
Figure GDA0002603521760000098
分别表示第一x轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列的流型矩阵;
Figure GDA0002603521760000099
表示复数域。另外,上述流型矩阵也可以表示为:
Figure GDA00026035217600000910
Figure GDA00026035217600000911
Figure GDA00026035217600000912
Figure GDA00026035217600000913
其中
Figure GDA00026035217600000914
Figure GDA00026035217600000915
分别为第一x轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列的导向矢量,该导向矢量中包含接收信号的波达方向θk
Figure GDA00026035217600000916
上述导向矢量又可以分别表示为:
Figure GDA00026035217600000917
Figure GDA00026035217600000918
Figure GDA00026035217600000919
Figure GDA00026035217600000920
其中
Figure GDA00026035217600000921
di表示天线阵列中阵元之间的距离。
步骤102,叠加整合获取的各个信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号。
在本步骤中,电子设备在获取到上述四个天线子阵列接收的信号后,对获取的信号进行叠加整合,得到该天线阵列接收的整体信号。
在一个实施例中,电子设备把x轴、y轴接收到的信号分别进行叠加整合,得到:
Figure GDA0002603521760000101
Figure GDA0002603521760000102
其中,Ax、Ay分别表示该天线阵列在x轴、y轴的流型矩阵,记为:
Figure GDA0002603521760000103
Figure GDA0002603521760000104
其中,
Figure GDA0002603521760000105
Figure GDA0002603521760000106
分别为该天线阵列在x轴、y轴的导向矢量,记为:
Figure GDA0002603521760000107
Figure GDA0002603521760000108
电子设备再把x轴接收信号与y轴接收信号进行叠加整合,得到两个L型天线阵列接收的整体信号:
Figure GDA0002603521760000109
其中,整体信号的流型矩阵为
Figure GDA00026035217600001010
Figure GDA00026035217600001011
导向矢量为
Figure GDA00026035217600001012
步骤103,确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵
Figure GDA00026035217600001013
在本步骤中,电子设备对前述叠加整合得到的整体信号z(t)求协方差矩阵。
一个可选的实施例中,整体信号的协方差矩阵可以表示为:
Figure GDA0002603521760000111
其中,Rs=E[s(t)sH(t)]是信源信号的协方差矩阵,I为单位矩阵。
在另一个可选的实施例中,可以用整体信号的F个采样值的时间平均来近似代替整体信号的协方差矩阵。具体的,整体信号的协方差矩阵可以近似表示为:
Figure GDA0002603521760000112
其中,F为对所述整体信号的采样值个数,z(t)为所述两个L型天线阵列接收的整体信号的第t个采样值,zH(t)为z(t)的共轭转置。
步骤104,对该协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间。
在本步骤中,对该协方差矩阵
Figure GDA0002603521760000113
进行特征值分解,得到整体噪声子空间
Figure GDA0002603521760000114
具体的,使用以下公式对
Figure GDA0002603521760000115
进行特征值分解:
Figure GDA0002603521760000116
其中,
Figure GDA0002603521760000117
表示整体噪声子空间;
Figure GDA0002603521760000118
表示整体信号子空间;
Figure GDA0002603521760000119
是主对角线为信号功率的对角矩阵;
Figure GDA00026035217600001110
是主对角线为噪声功率的对角矩阵。
步骤105,提取该协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵。
在本步骤中,提取该协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵,记为
Figure GDA00026035217600001111
在本实施例中,对步骤105与步骤104的执行顺序不作具体限定。步骤105可以在步骤104之后执行,也可以在步骤104之前执行,还可以与步骤104同时执行。
步骤106,对x轴协方差矩阵
Figure GDA00026035217600001112
进行特征值分解,得到x轴噪声子空间。
在本步骤中,对x轴接收信号的协方差矩阵
Figure GDA0002603521760000121
进行特征值分解:
Figure GDA0002603521760000122
其中,
Figure GDA0002603521760000123
为x轴噪声子空间,
Figure GDA0002603521760000124
为x轴信号子空间,
Figure GDA0002603521760000125
为该x轴协方差矩阵的特征值,
Figure GDA0002603521760000126
为该x轴协方差矩阵的信号特征值,
Figure GDA0002603521760000127
为该x轴协方差矩阵的噪声特征值。
步骤107,根据上述x轴噪声子空间和整体噪声子空间,估计接收信号的DOA。
参见图3,图3为本发明实施例提供的DOA估计方法的另一种流程示意图。该方法应用于与两个L型天线阵列连接的电子设备,两个L型天线阵列的原点相同,其中,一个L型天线阵列包括第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列,另一个L型天线阵列包括第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列,第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列分别包括N1个阵元,第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别包括N2个阵元,N1和N2互素。该方法包括如下步骤。
步骤301,获取第一x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号。步骤301与步骤101相同。
步骤302,叠加整合获取的各个信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号。步骤302与步骤102相同。
步骤303,确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵。步骤303与步骤103相同。
步骤304,对该协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间。步骤304与步骤104相同。
步骤305,提取该协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵。步骤305与步骤105相同。
在本实施例中,对步骤305与步骤304的执行顺序不作具体限定。步骤305可以在步骤304之后执行,也可以在步骤304之前执行,还可以与步骤304同时执行。
步骤306,对x轴协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间。步骤306与步骤106相同。
步骤307,根据x轴噪声子空间,构造第一谱函数。
在一个实施例中,定义第一转换方程
Figure GDA0002603521760000131
结合θk
Figure GDA0002603521760000132
的取值范围θk∈(0,90°)和
Figure GDA0002603521760000133
可得uk∈(-1,1)。将μk记为第k个信号的第一变量,则x轴接收信号的导向矢量可表示为axk),记为:
Figure GDA0002603521760000134
其中,
Figure GDA0002603521760000135
由于x轴接收信号的导向矢量axk)与信号子空间相同,又由于信号子空间与噪声子空间正交,所以当第k个信号的第一变量μk满足波达方向时,x轴接收信号的导向矢量axk)与噪声子空间
Figure GDA0002603521760000136
正交。因此,利用以下公式,构造第一变量的第一谱函数f(μ):
Figure GDA0002603521760000137
其中,
Figure GDA0002603521760000138
为x轴噪声子空间,axk)是x轴接收信号的导向矢量,μk为第k个信号的第一变量,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数。
步骤308,对第一谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第一变量的估计值;每一信号的第一变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量。
在本步骤中,对第一谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第一变量的估计值;其中,由步骤307可知,每一信号的第一变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量。
在一个实施例中,电子设备可以按照从小到大的顺序以固定步进搜索第k个信号的第一变量μk的估计值。具体的,电子设备按照从小到大的顺序以固定步进搜索第k个信号的第一变量μk的可能取值,当第k个信号的第一变量μk的一个可能取值满足波达方向时,x轴接收信号的导向矢量axk)会与x轴噪声子空间
Figure GDA0002603521760000139
正交,即
Figure GDA00026035217600001310
此时第一谱函数的分母为0,谱函数输出峰值,电子设备记录下该μk的值,再继续往后进行搜索。依此类推,共能得到K个估计值,记为
Figure GDA0002603521760000141
在另一个实施例中,电子设备可以按照从大到小的顺序以固定步进搜索第k个信号的第一变量μk的可能取值,来确定第k个信号的第一变量的估计值。本发明实施例对此不作具体限定。
步骤309,根据每一信号的第一变量和整体噪声子空间,构造第二谱函数。
在一个实施例中,定义第二转换方程
Figure GDA0002603521760000142
结合θk
Figure GDA0002603521760000143
的取值范围θk∈(0,90°)和
Figure GDA0002603521760000144
可得vk∈(0,1)。将vk记为第k个信号的第二变量,则y轴接收信号的导向矢量可表示为ayk),记为:
Figure GDA0002603521760000145
其中,
Figure GDA0002603521760000146
由于两个L型天线阵列接收的整体信号的导向矢量与信号子空间相同,又由于信号子空间与噪声子空间正交且第k个信号的第一变量在步骤308中得出其估计值
Figure GDA0002603521760000147
所以当第k个信号的第二变量νk满足波达方向时,整体信号的导向矢量
Figure GDA0002603521760000148
与整体噪声子空间
Figure GDA0002603521760000149
正交。因此,利用以下公式,构造第二变量的第二谱函数f(ν):
Figure GDA00026035217600001410
其中,
Figure GDA00026035217600001411
为整体噪声子空间,
Figure GDA00026035217600001412
为第k个信号的第一变量μk的估计值
Figure GDA00026035217600001413
的导向矢量,ayk)是y轴接收信号的导向矢量,νk为第k个信号的第二变量,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数。
步骤310,对第二谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第二变量的估计值;每一信号的第二变量是该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量。
在本步骤中,对第二谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第二变量的估计值;其中,由步骤309可知,每一信号的第二变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量。
在一个实施例中,电子设备可以按照从小到大的顺序以固定步进搜索第k个信号的第二变量νk的可能取值,来确定第k个信号的第二变量的估计值。具体的,电子设备按照从小到大的顺序以固定步进搜索第k个信号的第二变量νk的可能取值,当第k个信号的第二变量νk的一个可能取值满足波达方向时,整体信号的导向矢量
Figure GDA0002603521760000151
会与整体噪声子空间
Figure GDA0002603521760000152
正交,即
Figure GDA0002603521760000153
此时第二谱函数的分母为0,谱函数输出峰值,电子设备记录下该νk的值,再继续往后进行搜索。依此类推,共能得到K个估计值,记为
Figure GDA0002603521760000154
在另一个实施例中,电子设备可以按照从大到小的顺序以固定步进搜索第k个信号的第二变量νk的可能取值,来确定第k个信号的第二变量的估计值。本发明实施例对此不作具体限定。
步骤311,根据第一变量和第二变量,估计接收信号的DOA。
在本步骤中,电子设备根据第k个信号的第一变量的估计值
Figure GDA0002603521760000155
和第k个信号的第二变量的估计值
Figure GDA0002603521760000156
估计出接收到的第k个信号与z轴的夹角
Figure GDA0002603521760000157
和该信号与xOy平面的夹角
Figure GDA0002603521760000158
将估计值
Figure GDA0002603521760000159
Figure GDA00026035217600001510
即作为接收信号的DOA。
在一个实施例中,因为在步骤310中,有估计值
Figure GDA00026035217600001511
作为角度搜索的约束条件,所以对上述第二谱函数进行峰值搜索时,
Figure GDA00026035217600001512
会和
Figure GDA00026035217600001513
自动配对。所以信号z轴的夹角(俯仰角)的估计值
Figure GDA00026035217600001514
和与xOy平面的夹角(方位角)的估计值
Figure GDA00026035217600001515
也能够自动配对。利用以下公式,估计接收到的第k个信号与z轴的夹角θk和该信号与xOy平面的夹角
Figure GDA00026035217600001516
Figure GDA00026035217600001517
Figure GDA00026035217600001518
其中,
Figure GDA00026035217600001519
为所述第k个信号的第一变量μk的估计值,
Figure GDA00026035217600001520
为所述第k个信号的第二变量νk的估计值,
Figure GDA00026035217600001521
为所述第k个信号与z轴的夹角θk的估计值,
Figure GDA00026035217600001522
为所述第k个信号与xOy平面的夹角
Figure GDA0002603521760000161
的估计值,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数。
通过本发明实施例提供的DOA估计方法,互素L型天线阵列在估计接收信号的波达方向DOA时,选取x轴接收信号的协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间,而不再选取接收信号整个噪声子空间的一半来作为x轴噪声子空间,这样就充分利用了x轴接收信号的协方差信息,提高了算法估计的精准度,使该算法更满足实际应用场景的需要。
基于同一种发明构思,根据上述本发明实施例提供的一种DOA估计方法,本发明实施例还提供了一种DOA估计装置。如图4所示,图4为本发明实施例提供的DOA估计装置的一种结构示意图。该装置应用于与两个L型天线阵列连接的电子设备,所述两个L型天线阵列的原点相同,其中,一个L型天线阵列包括第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列,另一个L型天线阵列包括第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列,所述第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列分别包括N1个阵元,所述第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别包括N2个阵元,N1和N2互素。该装置包含以下单元。
信号接收单元401,用于获取第一x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号。
信号叠加单元402,用于叠加整合获取的各个信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号。
矩阵计算单元403,用于确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵。
第一特征值分解单元404,用于对该协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间。
矩阵提取单元405,用于提取该协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵。
第二特征值分解单元406,用于对x轴协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间。
DOA估计单元407,用于根据上述x轴噪声子空间和整体噪声子空间,估计接收信号的DOA。
一个实施例中,信号叠加单元402具体可以用于:
叠加整合第一x轴天线子阵列接收的信号和第二x轴天线子阵列接收的信号,得到x轴接收信号;
叠加整合第一y轴天线子阵列接收的信号和第二y轴天线子阵列接收的信号,得到y轴接收信号;
叠加整合x轴接收信号和所述y轴接收信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号。
一个实施例中,矩阵计算单元403,具体可以用于:
利用以下公式,确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵
Figure GDA0002603521760000171
Figure GDA0002603521760000172
其中,F为对所述整体信号的采样值个数,z(t)为所述两个L型天线阵列接收的整体信号的第t个采样值,zH(t)为z(t)的共轭转置。
一个实施例中,DOA估计单元407,具体可以用于:
根据x轴噪声子空间,构造第一谱函数;
对第一谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第一变量的估计值;每一信号的第一变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
根据每一信号的第一变量和整体噪声子空间,构造第二谱函数;
对第二谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第二变量的估计值;每一信号的第二变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
根据第一变量和第二变量,估计接收信号的DOA。
通过本发明实施例提供的DOA估计装置,互素L型天线阵列在估计接收信号的波达方向DOA时,选取x轴接收信号的协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间,而不再选取接收信号整个噪声子空间的一半来作为x轴噪声子空间,这样就充分利用了x轴接收信号的协方差信息,提高了算法估计的精准度,使该算法更满足实际应用场景的需要。
参见图5,图5为本发明实施例提供的DOA估计装置的另一种结构示意图。该装置应用于与两个L型天线阵列连接的电子设备,所述两个L型天线阵列的原点相同,其中,一个L型天线阵列包括第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列,另一个L型天线阵列包括第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列,所述第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列分别包括N1个阵元,所述第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别包括N2个阵元,N1和N2互素。该装置包含以下单元。
信号接收单元401,用于获取第一x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号。
信号叠加单元402,用于叠加整合获取的各个信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号。
矩阵计算单元403,用于确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵。
第一特征值分解单元404,用于对该协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间。
矩阵提取单元405,用于提取该协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵。
第二特征值分解单元406,用于对x轴协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间。
DOA估计单元407,用于根据x轴噪声子空间,估计接收信号的DOA。
第一谱函数构造子单元508,用于根据所述x轴噪声子空间,构造第一谱函数。
第一峰值搜索子单元509,用于对所述第一谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第一变量的估计值;每一信号的第一变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
第二谱函数构造子单元510,用于根据所述每一信号的第一变量和所述整体噪声子空间,构造第二谱函数;
第二峰值搜索子单元511,用于对所述第二谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第二变量的估计值;每一信号的第二变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
DOA估算子单元512,用于根据所述第一变量和所述第二变量,估计接收信号的DOA。
一个实施例中,第一谱函数构造子单元508,具体可以用于:
利用以下公式,构造第一谱函数f(μ):
Figure GDA0002603521760000191
其中,
Figure GDA0002603521760000192
为x轴噪声子空间,axk)是x轴接收信号的导向矢量,μk为第k个信号的第一变量,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数。
一个实施例中,第二谱函数构造子单元510,具体可以用于:
利用以下公式,构造第二谱函数f(ν):
Figure GDA0002603521760000193
其中,
Figure GDA0002603521760000194
为整体噪声子空间,
Figure GDA0002603521760000195
为第k个信号的第一变量μk的估计值
Figure GDA0002603521760000196
的导向矢量,ayk)是y轴接收信号的导向矢量,νk为第k个信号的第二变量,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数。
一个实施例中,DOA估算子单元512,具体可以用于:
利用以下公式,估计接收到的第k个信号与z轴的夹角θk和该信号与xOy平面的夹角
Figure GDA0002603521760000197
Figure GDA0002603521760000201
Figure GDA0002603521760000202
其中,
Figure GDA0002603521760000203
为第k个信号的第一变量μk的估计值,
Figure GDA0002603521760000204
为第k个信号的第二变量νk的估计值,
Figure GDA0002603521760000205
为第k个信号与z轴的夹角θk的估计值,
Figure GDA0002603521760000206
为第k个信号与xOy平面的夹角
Figure GDA0002603521760000207
的估计值,1≤k≤K,K表示接收到信号源发出的信号的总个数;
将该估计值
Figure GDA0002603521760000208
Figure GDA0002603521760000209
作为接收信号的DOA。
通过本发明实施例提供的DOA估计装置,互素L型天线阵列在估计接收信号的波达方向DOA时,选取x轴接收信号的协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间,而不再选取接收信号整个噪声子空间的一半来作为x轴噪声子空间,这样就充分利用了x轴接收信号的协方差信息,提高了算法估计的精准度,使该算法更满足实际应用场景的需要。
基于同一种发明构思,根据上述本发明实施例提供的一种DOA估计方法,本发明实施例还提供了一种电子设备,如图6所示。该电子设备与两个L型天线阵列601相连接,所述两个L型天线阵列的原点相同,其中,一个L型天线阵列包括第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列,另一个L型天线阵列包括第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列,所述第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列分别包括N1个阵元,所述第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别包括N2个阵元,N1和N2互素。该电子设备包括转换装置602、处理器603、通信接口604、存储器605和通信总线606,其中,转换装置602、处理器603、通信接口604、存储器605和通信总线606完成相互间的通信。
天线阵列601,用于接收信号源发出的模拟信号;
转换装置602,用于将上述天线阵列接收的模拟信号转换成数字信号;
存储器605,用于存放计算机程序;
处理器603,用于执行存储器605上所存放的程序时,实现如下步骤:
获取第一x轴天线子阵列、第一y轴天线子阵列、第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号;
叠加整合获取的各个信号,得到两个L型天线阵列接收的整体信号;
确定两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵;
对所述协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间;
提取协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵;
对x轴协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间;
根据上述x轴噪声子空间和整体噪声子空间,估计接收信号的DOA。
通过本发明实施例提供的电子设备,互素L型天线阵列在估计接收信号的波达方向DOA时,选取x轴接收信号的协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间,而不再选取接收信号整个噪声子空间的一半来作为x轴噪声子空间,这样就充分利用了x轴接收信号的协方差信息,提高了算法估计的精准度,使该算法更满足实际应用场景的需要。
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect,PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture,EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory,NVM),例如至少一个磁盘存储器。可选的,存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(Network Processor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
在本发明提供的又一实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一DOA估计方法的步骤。
在本发明提供的又一实施例中,还提供了一种包含指令的计算机程序产品,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述实施例中任一DOA估计方法。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,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、物品或者设备不仅包括那些要素,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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于DOA估计装置、电子设备、机器可读存储介质实施例而言,由于其基本相似于DOA估计方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见DOA估计方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种波达方向DOA估计方法,其特征在于,应用于与两个L型天线阵列连接的电子设备,所述两个L型天线阵列的原点相同,其中,一个L型天线阵列包括第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列,另一个L型天线阵列包括第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列,所述第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列分别包括N1个阵元,所述第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别包括N2个阵元,N1和N2互素;所述方法包括:
获取所述第一x轴天线子阵列、所述第一y轴天线子阵列、所述第二x轴天线子阵列和所述第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号;
叠加整合获取的各个信号,得到所述两个L型天线阵列接收的整体信号;
确定所述两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵;
对所述协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间;
提取所述协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵;
对所述x轴协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间;
根据所述x轴噪声子空间和所述整体噪声子空间,估计接收信号的DOA。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述叠加整合获取的各个信号,得到所述两个L型天线阵列接收的整体信号的步骤,包括:
叠加整合所述第一x轴天线子阵列接收的信号和所述第二x轴天线子阵列接收的信号,得到x轴接收信号;
叠加整合所述第一y轴天线子阵列接收的信号和所述第二y轴天线子阵列接收的信号,得到y轴接收信号;
叠加整合所述x轴接收信号和所述y轴接收信号,得到所述两个L型天线阵列接收的整体信号。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵,包括:
利用以下公式,确定所述两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵
Figure FDA0002036710410000021
Figure FDA0002036710410000022
其中,F为对所述整体信号的采样值个数,z(t)为所述两个L型天线阵列接收的整体信号的第t个采样值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述x轴噪声子空间和所述整体噪声子空间,估计接收信号的DOA的步骤,包括:
根据所述x轴噪声子空间,构造第一谱函数;
对所述第一谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第一变量的估计值;每一信号的第一变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
根据所述每一信号的第一变量和所述整体噪声子空间,构造第二谱函数;
对所述第二谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第二变量的估计值;每一信号的第二变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
根据所述第一变量和所述第二变量,估计接收信号的DOA。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述x轴噪声子空间,构造第一谱函数的步骤,包括:
利用以下公式,构造第一谱函数f(μ):
Figure FDA0002036710410000023
其中,
Figure FDA0002036710410000024
为所述x轴噪声子空间,axk)是x轴接收信号的导向矢量,μk为第k个信号的第一变量,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述每一信号的第一变量和所述整体噪声子空间,构造第二谱函数的步骤,包括:
利用以下公式,构造第二谱函数f(ν):
Figure FDA0002036710410000031
其中,
Figure FDA0002036710410000032
为所述整体噪声子空间,
Figure FDA0002036710410000033
为第k个信号的第一变量μk的估计值
Figure FDA0002036710410000034
的导向矢量,ayk)是y轴接收信号的导向矢量,νk为第k个信号的第二变量,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一变量和所述第二变量,估计接收信号的DOA的步骤,包括:
利用以下公式,估计接收到的第k个信号与z轴的夹角θk和第k个信号与xOy平面的夹角
Figure FDA0002036710410000035
Figure FDA0002036710410000036
Figure FDA0002036710410000037
其中,
Figure FDA0002036710410000038
为所述第k个信号的第一变量μk的估计值,
Figure FDA0002036710410000039
为所述第k个信号的第二变量νk的估计值,
Figure FDA00020367104100000310
为所述第k个信号与z轴的夹角θk的估计值,
Figure FDA00020367104100000311
为所述第k个信号与xOy平面的夹角
Figure FDA00020367104100000312
的估计值,1≤k≤K,K表示接收到所述信号源发出的信号的总个数;
将所述估计值
Figure FDA00020367104100000313
Figure FDA00020367104100000314
作为接收信号的DOA。
8.一种波达方向DOA估计装置,其特征在于,应用于与两个L型天线阵列连接的电子设备,所述两个L型天线阵列的原点相同,其中,一个L型天线阵列包括第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列,另一个L型天线阵列包括第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列,所述第一x轴天线子阵列和第一y轴天线子阵列分别包括N1个阵元,所述第二x轴天线子阵列和第二y轴天线子阵列分别包括N2个阵元,N1和N2互素;所述装置包括:
信号接收单元,用于获取所述第一x轴天线子阵列、所述第一y轴天线子阵列、所述第二x轴天线子阵列和所述第二y轴天线子阵列分别接收的信号源发出的信号;
信号叠加单元,用于叠加整合获取的各个信号,得到所述两个L型天线阵列接收的整体信号;
矩阵计算单元,用于确定所述两个L型天线阵列接收的整体信号的协方差矩阵;
第一特征值分解单元,用于对所述协方差矩阵进行特征值分解,得到整体噪声子空间;
矩阵提取单元,用于提取所述协方差矩阵的前N1+N2行和前N1+N2列的元素,作为x轴协方差矩阵;
第二特征值分解单元,用于对所述x轴协方差矩阵进行特征值分解,得到x轴噪声子空间;
DOA估计单元,用于根据所述x轴噪声子空间和所述整体噪声子空间,估计接收信号的DOA。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述DOA估计单元,包括:
第一谱函数构造子单元,用于根据所述x轴噪声子空间,构造第一谱函数;
第一峰值搜索子单元,用于对所述第一谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第一变量的估计值;每一信号的第一变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
第二谱函数构造子单元,用于根据所述每一信号第一变量和所述整体噪声子空间,构造第二谱函数;
第二峰值搜索子单元,用于对所述第二谱函数进行峰值搜索,确定每一信号的第二变量的估计值;每一信号的第二变量是根据该信号与z轴的夹角和该信号与xOy平面的夹角确定的变量;
DOA估算子单元,用于根据所述第一变量和所述第二变量,估计接收信号的DOA。
10.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和机器可读存储介质,所述机器可读存储介质存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令,所述处理器被所述机器可执行指令促使:实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
CN201910327607.3A 2019-04-23 2019-04-23 一种波达方向估计方法和装置 Active CN110018438B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910327607.3A CN110018438B (zh) 2019-04-23 2019-04-23 一种波达方向估计方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910327607.3A CN110018438B (zh) 2019-04-23 2019-04-23 一种波达方向估计方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110018438A CN110018438A (zh) 2019-07-16
CN110018438B true CN110018438B (zh) 2020-09-25

Family

ID=67192189

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910327607.3A Active CN110018438B (zh) 2019-04-23 2019-04-23 一种波达方向估计方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110018438B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021081911A1 (zh) * 2019-10-31 2021-05-06 华为技术有限公司 一种频率分析方法、装置及雷达
CN111413667A (zh) * 2020-03-25 2020-07-14 北京邮电大学 一种信号的波达方向的确定方法、装置及电子设备
CN112305494B (zh) * 2020-10-23 2023-12-12 北京邮电大学 一种传感器位置校准方法及装置
CN113156362B (zh) * 2021-03-15 2024-01-09 北京邮电大学 波达方向的确定方法、装置及信号获取方法、装置

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102253363A (zh) * 2011-03-29 2011-11-23 西安交通大学 基于l型阵列的相干信号二维波达方向估计装置及其方法
CN102721943A (zh) * 2012-06-11 2012-10-10 西安交通大学 基于l型传感器阵列的非相干信号二维波达方向跟踪方法及装置
CN103235282A (zh) * 2013-05-03 2013-08-07 天津理工大学 一种l型二维天线阵列去耦自校正及波达方向估计方法
CN104730491A (zh) * 2015-03-06 2015-06-24 中国计量学院 一种基于l型阵的虚拟阵列doa估计方法
WO2016179211A1 (en) * 2015-05-04 2016-11-10 Rensselaer Polytechnic Institute Coprime microphone array system
CN106526530A (zh) * 2016-09-30 2017-03-22 天津大学 基于传播算子的2‑l型阵列二维doa估计算法
CN106569172A (zh) * 2016-10-13 2017-04-19 北京邮电大学 二维doa估计方法
CN106802403A (zh) * 2017-02-22 2017-06-06 西安电子科技大学 声矢量传感器二维阵列music解相干参数估计方法
CN106970348A (zh) * 2017-02-22 2017-07-21 西安电子科技大学 电磁矢量传感器阵列解相干二维music参数估计方法
CN107576947A (zh) * 2017-08-08 2018-01-12 西安电子科技大学 基于时间平滑的l型阵对相干信源二维波达方向估计方法
CN107703478A (zh) * 2017-10-27 2018-02-16 天津大学 基于互相关矩阵的扩展孔径二维doa估计方法
CN109582919A (zh) * 2018-11-28 2019-04-05 四川九洲电器集团有限责任公司 一种基于均匀线性阵列的空时参数估计方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102253363A (zh) * 2011-03-29 2011-11-23 西安交通大学 基于l型阵列的相干信号二维波达方向估计装置及其方法
CN102721943A (zh) * 2012-06-11 2012-10-10 西安交通大学 基于l型传感器阵列的非相干信号二维波达方向跟踪方法及装置
CN103235282A (zh) * 2013-05-03 2013-08-07 天津理工大学 一种l型二维天线阵列去耦自校正及波达方向估计方法
CN104730491A (zh) * 2015-03-06 2015-06-24 中国计量学院 一种基于l型阵的虚拟阵列doa估计方法
WO2016179211A1 (en) * 2015-05-04 2016-11-10 Rensselaer Polytechnic Institute Coprime microphone array system
CN106526530A (zh) * 2016-09-30 2017-03-22 天津大学 基于传播算子的2‑l型阵列二维doa估计算法
CN106569172A (zh) * 2016-10-13 2017-04-19 北京邮电大学 二维doa估计方法
CN106802403A (zh) * 2017-02-22 2017-06-06 西安电子科技大学 声矢量传感器二维阵列music解相干参数估计方法
CN106970348A (zh) * 2017-02-22 2017-07-21 西安电子科技大学 电磁矢量传感器阵列解相干二维music参数估计方法
CN107576947A (zh) * 2017-08-08 2018-01-12 西安电子科技大学 基于时间平滑的l型阵对相干信源二维波达方向估计方法
CN107703478A (zh) * 2017-10-27 2018-02-16 天津大学 基于互相关矩阵的扩展孔径二维doa估计方法
CN109582919A (zh) * 2018-11-28 2019-04-05 四川九洲电器集团有限责任公司 一种基于均匀线性阵列的空时参数估计方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Decoupled 2-D Direction of Arrival Estimation in L-Shaped Array;Zhi Zhang et al.;《IEEE Communications Letters 》;20170526;第21卷(第9期);第1989-1992页 *
Improvement of 2-D DOA Estimation Based on L-shaped Array;Qiao Cheng et al.;《ISAPE2012》;20121026;第1233-1236页 *
L型阵列的二维DOA估计方法;景小荣 等;《重庆邮电大学学报(自然科学版)》;20160215;第28卷(第1期);第24-29页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110018438A (zh) 2019-07-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110018438B (zh) 一种波达方向估计方法和装置
CN108375751B (zh) 多信源波达方向估计方法
CN111049556B (zh) 一种基于干扰协方差矩阵重构的互素阵稳健自适应波束形成方法
CN112147573A (zh) 一种基于csi的幅值和相位信息的无源定位方法
CN108387864A (zh) 一种到达角计算方法及装置
CN108809398B (zh) 一种基于信源个数约束的稳健自适应波束形成方法
CN106054123A (zh) 一种稀疏l阵及其二维doa估计方法
CN104007414B (zh) 基于平面阵的二维波达方向估计方法和估计器
CN110244272B (zh) 基于秩一去噪模型的波达方向估计方法
Mao et al. An Improved DOA Estimation Algorithm Based on Wavelet Operator.
CN101252382B (zh) 一种宽频段信号极化与doa估计方法及装置
CN113238227B (zh) 一种结合深度学习的改进最小二乘相位解缠方法及系统
CN110286350A (zh) 一种l型稀疏阵doa估计的精确配对方法及装置
CN109696651B (zh) 一种基于m估计的低快拍数下波达方向估计方法
CN114089276A (zh) 一种自适应水下声源被动定位方法及系统
CN110596638A (zh) 一种基于均匀圆阵的doa估计及互耦校正方法
Chen et al. A wifi indoor localization method based on dilated cnn and support vector regression
CN115356678A (zh) 基于dpnalm算法的稀疏阵列doa估计方法
CN117331027B (zh) 一种基于子空间匹配度量的声源数估计方法及系统
CN114047481A (zh) 一种基于子空间正交性的稳健自适应波束形成方法
CN113589223B (zh) 基于互耦情况下嵌套阵列的测向方法
CN111220977B (zh) 基于角度及频率域滤波的似然music低仰角估计方法
Salloum et al. Efficient image splicing localization via contrastive feature extraction
JP4488177B2 (ja) 測角方法及び装置
CN113203980A (zh) 高精度快速无线电测向方法及系统

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