CN111175693A - 一种波达方向估计方法及波达方向估计装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种波达方向估计方法及波达方向估计装置，其中，该波达方向估计方法包括：基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；基于降维滤波处理的过程，确定信号的个数L和噪声子空间；基于预设的方向角搜索范围，确定信号在方向角搜索范围内的导向矢量；基于噪声子空间、导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算信号在方向角搜索范围内的空间谱；基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为信号的波达方向。本申请提供的技术方案有利于降低波达方向估计的运算复杂度。

Description

一种波达方向估计方法及波达方向估计装置

技术领域

本申请属于阵列信号处理技术领域，尤其涉及一种波达方向估计方法及波达方向估计装置。

背景技术

阵列信号处理由于抗干扰能力强、信号增益高、方向分辨力强等优点在近二十多年来发展迅猛，并在雷达、通信、卫星导航和声呐等众多领域获得了广泛的应用。阵列信号处理主要研究自适应波束形成和高分辨率波达方向估计(DOA)。自适应波束形成根据某种准则以及环境的变化自适应地调整加权系数，尽管它计算简单且容易实现，但是瑞利极限制约了其性能，当两个干扰源都在波束宽度之内时则无法将它们区分。

MUSIC算法是由R.O.Schmidt等人提出的一种基于子空间估计的DOA检测算法，具有高精度、高分辨率的特点。但是，多年来MUSIC算法所涉及的高运算复杂度一直限制着其在实时性要求较高场合的应用。

发明内容

本申请提供一种波达方向估计方法及波达方向估计装置，有利于降低波达方向估计的运算复杂度。

为了实现上述技术效果，本申请第一方面提供了一种波达方向估计方法，包括：

基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；

基于上述降维滤波处理的过程，确定上述信号的个数L和噪声子空间，其中，上述噪声子空间基于L级降维滤波处理之后的匹配滤波器权矢量确定；

基于预设的方向角搜索范围，确定上述信号在上述方向角搜索范围内的导向矢量；

基于上述噪声子空间、上述导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算上述信号在上述方向角搜索范围内的空间谱；

基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；

将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为上述信号的波达方向。

基于上述第一方面，在第一种可能的实现方式中，上述对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理之前还包括：

将上述多级维纳滤波器的匹配滤波器权矢量初始化设置为h₀＝[1,0,…,0]。

基于上述第一方面，或者上述第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，上述对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理包括：

基于上述多级维纳滤波器的前项分解过程，计算相邻级期望信号的互相关函数值；

当连续n次计算得到的相邻级期望信号的互相关函数值小于预设门限时，结束上述降维滤波处理，其中n为不小于1的预设值。

基于上述第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，上述基于上述降维滤波处理的过程，确定上述信号的个数L包括：

计算上述降维滤波处理的过程中每一级信号的秩；

当相邻两级信号的秩满足rank(X_i(n))＝rank(X_i+1(n))时，确定上述信号的个数L等于i；

其中，rank(X_i(n))表示第i级信号的秩，rank(X_i+1(n))表示第i+1级信号的秩。

本申请第二方面提供一种波达方向估计装置，包括：

处理单元，用于基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；

第一确定单元，用于基于上述降维滤波处理的过程，确定上述信号的个数L和噪声子空间，其中，上述噪声子空间基于L级降维滤波处理之后的匹配滤波器权矢量确定；

第二确定单元，用于基于预设的方向角搜索范围，确定上述信号在上述方向角搜索范围内的导向矢量；

计算单元，用于基于上述噪声子空间、上述导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算上述信号在上述方向角搜索范围内的空间谱；

排列单元，用于基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；

第三确定单元，用于将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为上述信号的波达方向。

基于上述第二方面，在第一种可能的实现方式中，上述波达方向估计装置还包括：

初始化单元，用于将上述多级维纳滤波器的匹配滤波器权矢量初始化设置为h₀＝[1,0,…,0]。

基于上述第二方面，或者上述第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，上述处理单元具体用于：

基于上述多级维纳滤波器的前项分解过程，计算相邻级期望信号的互相关函数值；

当连续n次计算得到的相邻级期望信号的互相关函数值小于预设门限时，结束上述降维滤波处理，其中n为不小于1的预设值。

基于上述第二方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，上述第一确定单元具体用于：

计算上述降维滤波处理的过程中每一级信号的秩；

当相邻两级信号的秩满足rank(X_i(n))＝rank(X_i+1(n))时，确定上述信号的个数L等于i；

其中，rank(X_i(n))表示第i级信号的秩，rank(X_i+1(n))表示第i+1级信号的秩。

本申请第三方面提供了一种波达方向估计装置，包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现上述第一方面，或者上述第一方面的任一种可能的实现方式所提供的波达方向估计方法的步骤。

本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序；上述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面，或者上述第一方面的任一种可能的实现方式所提供的波达方向估计方法的步骤。

由上可见，本申请方案将多级维纳滤波器引入MUSIC算法，基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；基于降维滤波处理的过程，确定信号的个数L和噪声子空间；基于预设的方向角搜索范围，确定信号在方向角搜索范围内的导向矢量；基于噪声子空间、导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算信号在方向角搜索范围内的空间谱；基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为信号的波达方向。由于将多级维纳滤波器引入MUSIC算法后，利用多级维纳滤波器的前项分解过程直接分解出信号，从而估计出噪声子空间，因此，相对于传统的基于子空间估计的波达方向子空间估计检测算法，降低了运算量，从而降低了运算复杂度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本申请实施例提供的一种波达方向估计方法流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种相邻级期望信号的互相关函数值的变化曲线示意图；

图3是本申请实施例提供的一种相邻级信号的秩的变化曲线示意图；

图4是本申请实施例提供的一种空间谱分布示意图；

图5是本申请实施例提供的一种波达方向估计装置示意图；

图6是本申请实施例提供的另一种波达方向估计装置示意图；

图7是本申请实施例提供的再一种波达方向估计装置示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其他实施例中也可以实现本发明。在其它情况下，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当…时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似的，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述的条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

为使得本发明的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

本申请提供一种波达方向估计方法，如图1所示，上述波达方向估计方法包括：

步骤101，基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理。

可选的，上述对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理之前还包括：

将上述多级维纳滤波器的匹配滤波器权矢量初始化设置为h₀＝[1,0,…,0]，以避免上述降维滤波处理过程中出现零解。

可选的，上述匹配滤波器权矢量为单位向量，上述匹配滤波器权矢量可以理解为上述多级维纳滤波器的一个输入信号。

本申请实施例中，可以预先设定一目标迭代次数，在步骤101中，当降维滤波处理的迭代运算次数达到该目标迭代次数，结束上述降维滤波处理。

考虑到采用预设的目标迭代次数来对输入信号(即阵列天线采集的信号)进行降维处理，算法自适应性差，在处理简单场景下的信号时会造成资源的浪费，并且容易因为设置的目标迭代次数过多数积累估计误差造成算法失效，本申请发明人进一步对信号空间特性进行研究。经研究发现，在信号子空间完成分解后，当级期望信号的下一级期望信号趋于白化且只包含噪声信息，并且当级期望信号与该下一级期望信号正交。实际上，由于受有限快拍数的限制，在信号子空间完成分解后的相邻期望信号的互相关函数值(如δ_i)并不等于0，而是等于一个相比上一级相邻期望信号的互相关函数值(如δ_i-1)小很多的正数。

基于以上特性，本申请发明人通过寻找δ_i随迭代次数变化的拐点来确定最合适的降维次数。实际上，由于噪声的随机性，δ_i的变化曲线并不是平滑的。针对这一问题，可以通过设定一个合适的门限(如δ_T)，基于门限检测机制实现多级维纳滤波器的自适应降维。具体的，步骤101可包括：

基于上述多级维纳滤波器的前项分解过程，计算相邻级期望信号的互相关函数值；

当连续n次计算得到的相邻级期望信号的互相关函数值小于预设门限时，结束上述降维滤波处理，此时可将上述降维滤波处理中的迭代运算次数确定为上述多级维纳滤波器的最优迭代次数D，其中n为不小于1的预设值。

可选的，相邻级期望信号的互相关函数值由公式

计算得到，其中δ_i为第i级期望信号的互相关函数值，d_i-1(n)为第i-1级信号期望矩阵，

第i级信号共轭期望矩阵，D'为第i级信号的迭代次数，M为阵列天线的阵元个数，如图2所示，为相邻级期望信号的互相关函数值δ_i的变化曲线图。

可选的，上述门限δ_T既可由先验信息得到，也可根据纯噪声时δ_i的上下浮动范围计算得到。

步骤102，基于上述降维滤波处理的过程，确定上述信号的个数L和噪声子空间；

其中，上述噪声子空间基于L级降维滤波处理之后的匹配滤波器权矢量确定。

可选的，上述基于上述降维滤波处理的过程，确定上述信号的个数L包括：

计算上述降维滤波处理的过程中每一级信号的秩；

当相邻两级信号的秩满足rank(X_i(n))＝rank(X_i+1(n))时，确定上述信号的个数L等于i；

其中，rank(X_i(n))表示第i级信号的秩，rank(X_i+1(n))表示第i+1级信号的秩。

可选的，将第L级降维滤波处理之后的匹配滤波器权矢量{h_L+1,h_L+2,…,h_D}作为噪声张成的子空间U_N。

本申请实施例中，通过对多级维纳滤波器的降维滤波处理来对信号的个数进行估计，不需要对信号进行额外处理，信号个数估计与空间谱估计同时进行，非常适合工程化。

经典MUSIC算法需要信号的个数信息才能准确地挑选出相应个数的信号空间谱峰。而在实际应用中，信号的个数通常是未知的，即便可以利用信源估计算法，但大多计算复杂，不利于工程实现，本申请发明人进一步对多级维纳滤波器的降维滤波处理进行研究。经研究发现，多级维纳滤波器经过D次迭代后，即完成了对信号子空间的估计，从D+1次迭代开始，每一级输入信号将只包含噪声信息，通过找相邻级期望信号的互相关函数值δ_i并通过与门限δ_T比较即可得到最优迭代次数，δ_T一般由纯噪声的δ_i得到，最优迭代次数D能保证信号子空间与噪声子空间信息完整，即分解出了信号也保留了一定的噪声。但是对于估计信号的个数来说，最优迭代次数D就不准确了，因为掺杂了噪声信息，因此，本申请发明人利用相关相减多级维纳滤波器(CSA-MWF)降秩的特性来估计信号的个数，第i级匹配滤波器h_i为上一级输入信号X_i-1(n)与期望信号d_i-1(n)的互相关矢量，且B_ih_i ^H＝0(B_i为阻塞矩阵)，因此，h_i与d_i-1(n)的方向正交，这样每一次迭代都会消去一个信号分量，且信号的秩也会相应减一，因此当信号(X(n))的秩降低L时，证明信号被完全分解。

基于以上特性，当X(n)的秩降低L时，X_L(n)中将不包含任何信号而只包含噪声，而d_L(n)中还保留着最后一个信号信息，由信号与噪声的正交。实际上由于噪声的随机性，X_L+1(n)与X_L(n)不会完全相等，但是两者的秩是相同的，所以利用这一性质，计算每一级输入信号X_i(n)的秩，当相邻两级的秩一致时，即可认为信号已被完全分解，而相应的迭代次数即为信号的个数L。如图3所示，为相邻级信号的秩的变化曲线图。

步骤103，基于预设的方向角搜索范围，确定上述信号在上述方向角搜索范围内的导向矢量。

可选的，上述方向角包括方位角

和俯仰角θ，上述方位角

和俯仰角θ根据需要分别预设搜索范围；例如预设方位角

的搜索范围为1°到360°，搜索精度为1°；预设俯仰角θ的搜索范围为1°到90°，搜索精度为1°，计算方位角

搜索范围内和俯仰角θ搜索范围内的所有导向矢量

步骤104，基于上述噪声子空间、上述导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算上述信号在上述方向角搜索范围内的空间谱。

具体的，上述MUSIC算法的谱估计公式为：

其中P_MUSIC为空间谱，

为共轭导向矢量，

为估计噪声子空间，

为共轭估计噪声子空间，如图4所示，为方位角为1°到90°，俯仰角为1°到360°的空间谱分布图。

将P_MUSIC按降序排列，在已知信号的个数L的前提下，P_MUSIC的前L个元素即为估计出的信号空间谱，其坐标即为信号波达角。

步骤105，基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列。

步骤106，将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为上述信号的波达方向。

为了更好的理解MUSIC算法的谱估计公式，下面以圆阵信号为例，对谱估计公式的推导进一步说明，实际上谱估计公式的推导过程也适用于线阵。

窄带信源波束到达阵列天线后，经过射频前端(Radio Frequency Front End，RFFE)放大去噪，通过ADC对模拟信号进行采样提取为数字信号。假设L个窄带信号从远场入射，那么天线接收到的信号模型可以表示为：

其中

为第l个信号的方位角；θ_l为第l个信号的俯仰角；S_l(t)为第l个信号包络；N(t)是均值为0，方差为σ²高斯白噪声；

为第l个信号空域导向矢量。

不失一般性，假设阵列天线包含M个阵元，其中选取圆心为一号阵元，其余阵元均匀分布在半径为R＝λ/2的圆周上，λ为信号波长。根据天线的排布方式，信号到达各阵元的时间略有不同，其中以阵列圆心为基准计算其余阵元的相对延时可以得到信号的导向矢量

其表达式为:

令A为导向矢量的集合，S(t)为信号的集合，则信号模型可简化为：

X(t)＝AS(t)+N(t)

阵列数据的协方差矩阵为：

由于信号和噪声的独立性，阵列接收数据协方差矩阵可分解为分别与信号和噪声相关的两部分，其中R_S是目标信号的数据协方差矩阵，AR_SA^H为信号部分。

对R_X进行特征分解得：

式中，Σ为特征值组成的对角阵：

Σ＝diag(λ₁,λ₂,λ₃,…,λ_M) (3)

且满足λ₁≥λ₂≥λ₃≥…≥λ_L≥λ_L+1＝λ_L+2＝…＝λ_M＝σ²，可知L个大特征值组成的对角阵Σ_S＝diag(λ₁,λ₂,…,λ_L)所对应特征向量构成信号子空间U_S＝[e₁,e₂,…,e_L]，非零小特征值Σ_N＝diag(λ_L+1,λ_L+2,…λ_M)所对应特征向量构成噪声子空间U_N＝[e_L+1,e_L+2,…,e_M]。实际上，由于噪声的随机性，非零小特征值不会相等，即不满足λ_L+1＝λ_L+2＝…＝λ_M＝σ²。

在理想条件下，信号子空间与噪声子空间是相互正交的，所以信号子空间对应的导向矢量与噪声子空间也是正交的，即满足：

实际应用中，数据的协方差矩阵往往无法精确获取，一般采用如下的最大似然估计：

对

进行特征分解即可得到估计噪声子空间

实际上，由于噪声的随机性以及外界干扰的存在，导向矢量与噪声子空间并不能完全正交，即不满足(4)式，而是等于一个很小的数值。因此，MUSIC算法时通过对空间谱进行最小搜索进行的，即：

所以定义MUSIC算法的谱估计公式为：

由上可见，本申请方案将多级维纳滤波器引入MUSIC算法，基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；基于降维滤波处理的过程，确定信号的个数L和噪声子空间；基于预设的方向角搜索范围，确定信号在方向角搜索范围内的导向矢量；基于噪声子空间、导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算信号在方向角搜索范围内的空间谱；基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为信号的波达方向。由于将多级维纳滤波器引入MUSIC算法后，利用多级维纳滤波器的前项分解过程直接分解出信号，从而估计出噪声子空间，因此，相对于传统的基于子空间估计的波达方向子空间估计检测算法，降低了运算量，从而降低了运算复杂度。

本申请还提供一种波达方向估计装置，如图5所示，上述波达方向估计装置包括：

处理单元501，用于基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；

第一确定单元502，用于基于上述降维滤波处理的过程，确定上述信号的个数L和噪声子空间，其中，上述噪声子空间基于L级降维滤波处理之后的匹配滤波器权矢量确定；

第二确定单元503，用于基于预设的方向角搜索范围，确定上述信号在上述方向角搜索范围内的导向矢量；

计算单元504，用于基于上述噪声子空间、上述导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算上述信号在上述方向角搜索范围内的空间谱；

排列单元505，用于基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；

第三确定单元506，用于将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为上述信号的波达方向。

可选的，在图5所示实施例的基础上，如图6所示，上述波达方向估计装置还包括：

初始化单元507，用于将上述多级维纳滤波器的匹配滤波器权矢量初始化设置为h₀＝[1,0,…,0]。

可选的，处理单元501具体用于：

基于上述多级维纳滤波器的前项分解过程，计算相邻级期望信号的互相关函数值；

当连续n次计算得到的相邻级期望信号的互相关函数值小于预设门限时，结束上述降维滤波处理，其中n为不小于1的预设值。

可选的，第一确定单元502具体用于：

计算上述降维滤波处理的过程中每一级信号的秩；

当相邻两级信号的秩满足rank(X_i(n))＝rank(X_i+1(n))时，确定上述信号的个数L等于i；

其中，rank(X_i(n))表示第i级信号的秩，rank(X_i+1(n))表示第i+1级信号的秩。

由上可见，本申请方案将多级维纳滤波器引入MUSIC算法，基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；基于降维滤波处理的过程，确定信号的个数L和噪声子空间；基于预设的方向角搜索范围，确定信号在方向角搜索范围内的导向矢量；基于噪声子空间、导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算信号在方向角搜索范围内的空间谱；基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为信号的波达方向。由于将多级维纳滤波器引入MUSIC算法后，利用多级维纳滤波器的前项分解过程直接分解出信号，从而估计出噪声子空间，因此，相对于传统的基于子空间估计的波达方向子空间估计检测算法，降低了运算量，从而降低了运算复杂度。

本申请还提供一种波达方向估计装置，如图7所示，波达方向估计装置700还包：括存储器701、处理器702以及存储在存储器701中并可在处理器702上运行的计算机程序，其中：存储器701用于存储软件程序以及模块，处理器702通过运行存储在存储器701的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。具体地，处理器702通过运行存储在存储器701的上述计算机程序时实现以下步骤：

基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；

基于上述降维滤波处理的过程，确定上述信号的个数L和噪声子空间，其中，上述噪声子空间基于L级降维滤波处理之后的匹配滤波器权矢量确定；

基于预设的方向角搜索范围，确定上述信号在上述方向角搜索范围内的导向矢量；

基于上述噪声子空间、上述导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算上述信号在上述方向角搜索范围内的空间谱；

基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；

将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为上述信号的波达方向。

假设上述为第一种可能的实施方式，则在第一种可能的实施方式作为基础而提供的第二种可能的实施方式中，上述对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理之前还包括：

将上述多级维纳滤波器的匹配滤波器权矢量初始化设置为h₀＝[1,0,…,0]。

在上述第一种可能的实施方式或上述第二种可能的实施方式作为基础，而提供的第三种可能的实施方式中，上述对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理包括：

基于上述多级维纳滤波器的前项分解过程，计算相邻级期望信号的互相关函数值；

当连续n次计算得到的相邻级期望信号的互相关函数值小于预设门限时，结束上述降维滤波处理，其中n为不小于1的预设值。

在上述第三种可能的实施方式作为基础，而提供的第四种可能的实施方式中，上述基于上述降维滤波处理的过程，确定上述信号的个数L包括：

计算上述降维滤波处理的过程中每一级信号的秩；

当相邻两级信号的秩满足rank(X_i(n))＝rank(X_i+1(n))时，确定上述信号的个数L等于i；

其中，rank(X_i(n))表示第i级信号的秩，rank(X_i+1(n))表示第i+1级信号的秩。

可选的，如图7所示，波达方向估计装置700还可包括：一个或多个输入设备703(图7中仅示出一个)和一个或多个输出设备704(图7中仅示出一个)。存储器701、处理器702、输入设备703和输出设备704通过总线705连接。

应当理解，在本申请实施例中，所称处理器702可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(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、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

输入设备703可以包括上位机、键盘、触控板等，输出设备704可以包括显示器等。

存储器701可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器702提供指令和数据。存储器701的一部分或全部还可以包括非易失性随机存取存储器。

本申请实施例中，波达方向估计装置基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；基于降维滤波处理的过程，确定信号的个数L和噪声子空间；基于预设的方向角搜索范围，确定信号在方向角搜索范围内的导向矢量；基于噪声子空间、导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算信号在方向角搜索范围内的空间谱；基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为信号的波达方向。上述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述计算机程序可存储于以计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种波达方向估计方法，其特征在于，包括：

基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；

基于所述降维滤波处理的过程，确定所述信号的个数L和噪声子空间，其中，所述噪声子空间基于L级降维滤波处理之后的匹配滤波器权矢量确定；

基于预设的方向角搜索范围，确定所述信号在所述方向角搜索范围内的导向矢量；

基于所述噪声子空间、所述导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算所述信号在所述方向角搜索范围内的空间谱；

基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；

将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为所述信号的波达方向。

2.如权利要求1所述的波达方向估计方法，其特征在于，所述对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理之前还包括：

将所述多级维纳滤波器的匹配滤波器权矢量初始化设置为h₀＝[1,0,…,0]。

3.如权利要求1或2所述的波达方向估计方法，其特征在于，所述对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理包括：

基于所述多级维纳滤波器的前项分解过程，计算相邻级期望信号的互相关函数值；

当连续n次计算得到的相邻级期望信号的互相关函数值小于预设门限时，结束所述降维滤波处理，其中n为不小于1的预设值。

4.如权利要求3所述的波达方向估计方法，其特征在于，所述基于所述降维滤波处理的过程，确定所述信号的个数L包括：

计算所述降维滤波处理的过程中每一级信号的秩；

当相邻两级信号的秩满足rank(X_i(n))＝rank(X_i+1(n))时，确定所述信号的个数L等于i；

其中，rank(X_i(n))表示第i级信号的秩，rank(X_i+1(n))表示第i+1级信号的秩。

5.一种波达方向估计装置，其特征在于，包括：

处理单元，用于基于多级维纳滤波器，对阵列天线采集的信号进行降维滤波处理；

第一确定单元，用于基于所述降维滤波处理的过程，确定所述信号的个数L和噪声子空间，其中，所述噪声子空间基于L级降维滤波处理之后的匹配滤波器权矢量确定；

第二确定单元，用于基于预设的方向角搜索范围，确定所述信号在所述方向角搜索范围内的导向矢量；

计算单元，用于基于所述噪声子空间、所述导向矢量和MUSIC算法的谱估计公式，计算所述信号在所述方向角搜索范围内的空间谱；

排列单元，用于基于计算得到的各个空间谱的模值，对各个空间谱进行降序排列；

第三确定单元，用于将降序排列后的前L个空间谱的坐标确定为所述信号的波达方向。

6.如权利要求5所述的波达方向估计装置，其特征在于，所述波达方向估计装置还包括：

初始化单元，用于将所述多级维纳滤波器的匹配滤波器权矢量初始化设置为h₀＝[1,0,…,0]。

7.如权利要求5或6所述的波达方向估计装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：

基于所述多级维纳滤波器的前项分解过程，计算相邻级期望信号的互相关函数值；

当连续n次计算得到的相邻级期望信号的互相关函数值小于预设门限时，结束所述降维滤波处理，其中n为不小于1的预设值。

8.如权利要求7所述的波达方向估计装置，其特征在于，所述第一确定单元具体用于：

计算所述降维滤波处理的过程中每一级信号的秩；

当相邻两级信号的秩满足rank(X_i(n))＝rank(X_i+1(n))时，确定所述信号的个数L等于i；

其中，rank(X_i(n))表示第i级信号的秩，rank(X_i+1(n))表示第i+1级信号的秩。

9.一种波达方向估计装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。

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