CN111487653B - 零陷展宽方法、装置及终端设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种零陷展宽方法、装置及终端设备，该方法属于信号处理技术领域，包括：获取阵列天线的接收信号，并确定所述接收信号的采样协方差矩阵；确定所述采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间；基于所述阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间确定目标功率矢量；基于目标功率矢量对预设零陷展宽范围内的信号功率进行重置，得到干扰加噪声协方差矩阵；将所述干扰加噪声协方差矩阵输入至预设采样矩阵求逆模型实现零陷展宽。本发明提供的零陷展宽方法、装置及终端设备能够有效展宽零陷，提高阵列天线接收信号的抗干扰性能。

Description

零陷展宽方法、装置及终端设备
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，更具体地说，是涉及一种零陷展宽方法、装置及终端设备。
背景技术
全球卫星导航系统(global navigation satellite system，GNSS)因其导航精度高和不随时间积累误差的优点得到了广泛的应用。然而由于GNSS信号到达阵列天线接收机时功率比基底噪声还要低20dB，所以极易受到强干扰信号压制。工程上常采用采样矩阵求逆方法(Sampling Matrix Inversion,SMI)在相应干扰的波达位置形成自适应零陷来抑制强干扰，这种方法在理想情况下拥有良好的性能，但是在高动态环境中，接收机平台(飞机、导弹等)运动的很快，干扰的角度变化也非常迅速。在这种环境下，干扰的波达方向会在一个很小的范围内快速变化，常规的SMI算法的权矢量更新速度跟不上其变化速度，造成干扰移出零陷范围，从而使波束形成性能大幅下降。零陷展宽方法是一类针对上述问题的有效方法，其通过展宽抗干扰零陷，在下一时刻权值更新完毕前，始终将干扰置于零陷的范围之内，从而保证波束形成的性能。
目前常用的零陷展宽方法有：
1)协方差矩阵锐化法(Covariance Matrix Taper,CMT)，此类方法通过预先计算好的锐化矩阵对输入信号相关阵进行锐化来展宽零陷，但是由于分散了干扰功率，其零陷深度会变浅，从而影响阵列天线接收信号的抗干扰性能。
2)对角加载类方法(Diagonal Loading,DL)，此类方法通过在信号相关阵对角线位置增加对角加载因子来稳定噪声功率，但是对角加载因子的选取往往通过经验选取，缺乏科学性，且在高信噪比时该方法的性能会明显下降。
因此，亟需一种零陷展宽方法，以提高阵列天线接收信号的抗干扰性能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种零陷展宽方法、装置及终端设备，以有效展宽零陷，进而提高阵列天线接收信号的抗干扰性能。
本发明实施例的第一方面，提供了一种零陷展宽方法，包括：
获取阵列天线的接收信号，并确定所述接收信号的采样协方差矩阵；
确定所述采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间；
基于所述阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间确定目标功率矢量；
基于目标功率矢量对预设零陷展宽范围内的信号功率进行重置，得到干扰加噪声协方差矩阵；
将所述干扰加噪声协方差矩阵输入至预设采样矩阵求逆模型实现零陷展宽。
本发明实施例的第二方面，提供了一种零陷展宽装置，包括：
信号获取模块，用于获取阵列天线的接收信号，并确定所述接收信号的采样协方差矩阵；
数据处理模块，用于确定所述采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间；
功率估计模块，用于基于所述阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间确定目标功率矢量；
矩阵重构模块，用于基于目标功率矢量对预设零陷展宽范围内的信号功率进行重置，得到干扰加噪声协方差矩阵；
零陷展宽模块，用于将所述干扰加噪声协方差矩阵输入至预设采样矩阵求逆模型实现零陷展宽。
本发明实施例的第三方面，提供了一种终端设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的零陷展宽方法的步骤。
本发明实施例的第四方面，提供了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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的零陷展宽方法的步骤。
本发明实施例提供的零陷展宽方法、装置及终端设备的有益效果在于：本发明实施例通过接收信号的采样协方差矩阵确定了目标功率矢量，并基于目标功率矢量对预设零陷展宽范围内的信号功率进行了重置，从而实现了矩阵重构，得到了干扰加噪声协方差矩阵，最后直接将该干扰加噪声协方差矩阵输入至预设采样矩阵求逆模型中即可实现零陷展宽。本发明实施例不但可以有效展宽预设零陷展宽范围内的零陷，还可以通过功率重置对干扰信号的功率进行调整，从而加深零陷深度，进而提高阵列天线接收信号的抗干扰性能。此外，由于本发明实施例在基于功率重置对矩阵进行重构时，未使用期望信号分量，避免了期望信号的相消，从而进一步提高了阵列天线接收信号的抗干扰性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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为本发明一实施例提供的零陷展宽方法的流程示意图；
图2为本发明另一实施例提供的零陷展宽方法的流程示意图；
图3为本发明再一实施例提供的零陷展宽方法的流程示意图；
图4为本发明又一实施例提供的零陷展宽方法的流程示意图；
图5为本发明又一实施例提供的零陷展宽方法的流程示意图；
图6为本发明一实施例提供的零陷展宽装置的结构示意图；
图7为本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。
请参考图1，图1为本发明一实施例提供的零陷展宽方法的流程示意图，该方法包括：
S101：获取阵列天线的接收信号，并确定接收信号的采样协方差矩阵。
在本实施例中，阵列天线的接收信号也即阵列天线采集到的GNSS信号。
在本实施例中，可计算该接收信号的INC矩阵(Interference-plus-NoiseCovariance，干扰加噪声协方差)矩阵来进行后续的功率估计以及矩阵重构，但由于在实际应用中INC矩阵无法采集，因此本发明实施例可采用SCM(Sampling Covariance Matrix，采样协方差)矩阵作为INC矩阵的无偏估计来确定目标功率矢量。
其中，采用SCM矩阵作为INC矩阵的无偏估计的原理详述如下：
INC矩阵可以表示为：
Ri+n＝E{x(k)xH(k)} (1)
式(1)中，x(k)为阵列天线的接收信号，Ri+n为接收信号的INC矩阵，(·)H表示矩阵共轭转置运算。
Figure BDA0002454065120000041
式(2)中，
Figure BDA0002454065120000042
为接收信号的SCM矩阵，K为快拍数。
其中，当K→∞时，
Figure BDA0002454065120000043
因此，本实施例采用SCM矩阵作为INC矩阵的无偏估计。
S102：确定采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间。
在本实施例中，由于当K→∞时，
Figure BDA0002454065120000051
且Ri+n可以展开为：
Figure BDA0002454065120000052
式(3)中，A为阵列流型矩阵，Rs为干扰信号的自相关矩阵，Rn为噪声信号的自相关矩阵，
Figure BDA0002454065120000053
aq分别为第q个干扰信号的功率和空域导向矢量，
Figure BDA0002454065120000054
为噪声功率，IM为单位阵。
因此，与干扰加噪声协方差矩阵相同，可对采样协方差矩阵
Figure BDA0002454065120000055
进行特征值分解，得到特征值对角阵以及特征矢量张成子空间，对采样协方差矩阵进行DOA(Direction OfArrival，波达方向)估计，得到阵列流型矩阵。
S103：基于阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间确定目标功率矢量。
在本实施例中，基于特征值对角阵确定目标对角矩阵，基于特征矢量张成子空间与阵列流型矩阵确定投影系数矩阵，最后根据投影系数矩阵与目标对角矩阵确定目标功率矢量
S104：基于目标功率矢量对预设零陷展宽范围内的信号功率进行重置，得到干扰加噪声协方差矩阵。
在本实施例中，可基于目标功率矢量对采样协方差矩阵预设零陷展宽范围内的信号功率进行重置，得到干扰加噪声协方差矩阵，实现矩阵的重构，也即通过信号功率的重置实现矩阵的重构。
在本实施例中，可将预设零陷展宽范围内所有信号的功率均设置为估计得到的目标功率矢量，从而在展宽零陷范围的同时加深零陷深度，进而提高阵列天线接收信号的抗干扰性能。
S104：将干扰加噪声协方差矩阵输入至预设采样矩阵求逆模型实现零陷展宽。
在本实施例中，预设采样矩阵模型可直接基于采样SMI(Sampling MatrixInversion，矩阵求逆)方法实现，直接将重构后的矩阵(也即干扰加噪声协方差矩阵)输入至预设采样矩阵求逆模型中，即可实现零陷展宽，该展宽后的零陷应用于阵列天线干扰信号的波达位置，以抑制干扰信号的强干扰。
从上述描述可知，本发明实施例通过接收信号的采样协方差矩阵确定了目标功率矢量，并基于目标功率矢量对预设零陷展宽范围内的信号功率进行了重置，从而实现了矩阵重构，得到了干扰加噪声协方差矩阵，最后直接将该干扰加噪声协方差矩阵输入至预设采样矩阵求逆模型中即可实现零陷展宽。本发明实施例不但可以有效展宽预设零陷展宽范围内的零陷，还可以通过功率重置对干扰信号的功率进行调整，从而加深零陷深度，进而提高阵列天线接收信号的抗干扰性能。此外，由于本发明实施例在基于功率重置对矩阵进行重构时，未使用期望信号分量，避免了期望信号的相消，从而进一步提高了阵列天线接收信号的抗干扰性能。
请一并参考图1及图2，图2为本申请另一实施例提供的零陷展宽方法的流程示意图。在上述实施例的基础上，步骤S102可以详述为：
S201：对采样协方差矩阵进行波达方向估计，得到该采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵。
在本实施例中，可对采样协方差矩阵
Figure BDA0002454065120000061
进行DOA估计，以得到该采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵。
例如，本发明实施例提供的零陷展宽方法应用于包含M个阵元的均匀圆阵天线阵列，Q为干扰信号的个数，则可基于DOA估计确定各个干扰信号的来向，再基于预设的阵列模型(本例为包含M个阵元的均匀圆阵天线阵列)计算的空域导向矢量
Figure BDA0002454065120000062
即可得到该采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵
Figure BDA0002454065120000063
S202：对采样协方差矩阵进行特征值分解，得到该采样协方差矩阵对应的特征值对角阵以及特征矢量张成子空间。
在本实施例中，可根据以下方法对采样协方差矩阵进行特征值分解：
Figure BDA0002454065120000071
式(4)中，
Figure BDA0002454065120000072
为特征值对角阵，
Figure BDA0002454065120000073
为特征矢量张成子空间。
请一并参考图1及图3，图3为本申请再一实施例提供的零陷展宽方法的流程示意图。在上述实施例的基础上，步骤S103可以详述为：
S301：基于特征值对角阵确定目标对角矩阵。
在本实施例中，可基于特征值对角阵确定目标特征值序列，再根据目标特征值序列确定噪声功率，并基于噪声功率与特征值对角阵确定目标对角矩阵。
S302：基于特征矢量张成子空间与阵列流型矩阵确定投影系数矩阵。
S303：根据投影系数矩阵与目标对角矩阵确定目标功率矢量。
请一并参考图3及图4，作为本发明提供的零陷展宽方法的一个具体实施方式，在上述实施例的基础上，步骤S301可以详述为：
S401：基于特征值对角阵确定目标特征值序列。
S402：根据目标特征值序列确定噪声功率，并基于噪声功率与特征值对角阵确定目标对角矩阵。
在本实施例中，可根据以下方法确定噪声功率：
Figure BDA0002454065120000074
式(5)中，
Figure BDA0002454065120000075
为噪声功率，M为阵列天线的阵元个数，Q为干扰信号的个数，
Figure BDA0002454065120000076
为目标特征值序列。
请一并参考图4及图5，作为本发明提供的零陷展宽方法的一个具体实施方式，在上述实施例的基础上，步骤S401可以详述为：
S501：对特征值对角阵中的各个特征值进行排序，得到初始序列。
S502：提取初始序列中前N个较小的特征值组成目标特征值序列。其中，N为预设值。
在本实施例中，可对特征值对角阵中的各个特征值
Figure BDA0002454065120000081
进行排序，并提取初始序列中前N个较小的特征值组成目标特征值序列，其中，N＝M-Q，也即目标特征值序列为
Figure BDA0002454065120000082
可选地，作为本发明实施例提供的零陷展宽方法的一种具体实施方式，基于特征矢量张成子空间与阵列流型矩阵确定投影系数矩阵的方法为：
Figure BDA0002454065120000083
其中，
Figure BDA0002454065120000084
为投影系数矩阵，
Figure BDA0002454065120000085
为特征矢量张成子空间，
Figure BDA0002454065120000086
为阵列流型矩阵，(·)H表示矩阵共轭转置运算。
可选地，作为本发明实施例提供的零陷展宽方法的一种具体实施方式，根据投影系数矩阵与目标对角矩阵确定目标功率矢量的方法为：
Figure BDA0002454065120000087
其中，
Figure BDA0002454065120000088
为目标功率矢量，
Figure BDA0002454065120000089
为投影系数矩阵，
Figure BDA00024540651200000810
为目标对角矩阵，
Figure BDA00024540651200000811
表示Moore-Penrose伪逆。
可选地，作为本发明实施例提供的零陷展宽方法的一种具体实施方式，本实施例对本发明的原理作出说明：
由于实际阵列天线接收信号(也即GNSS信号)中，信号的功率远远低于干扰和噪声功率，因此处理GNSS信号时可以忽略信号分量而直接采用INC矩阵进行运算。
假设本发明提供的零陷展宽方法应用于阵元个数为M的均匀圆阵天线阵列，有Q个互不相干的窄带干扰，对理论INC矩阵Ri+n可以表示为式(3)。
在式(3)的基础上对Ri+n进行特征值分解可以得到：
Figure BDA00024540651200000812
式(8)中，λq为Ri+n的特征值，
Figure BDA00024540651200000813
为λq对应的特征矢量。将λq按照降序排列，即
Figure BDA00024540651200000814
其中前Q个较大值为对应干扰信号分量的特征值，干扰信号分量对应的特征矢量集合
Figure BDA0002454065120000091
为干扰信号子空间，而后M-Q个较小值对应噪声分量的特征值，噪声分量对应的特征值矢量集合
Figure BDA0002454065120000092
为噪声子空间。
Figure BDA0002454065120000093
和
Figure BDA0002454065120000094
为特征值组成的对角阵。
由于
Figure BDA0002454065120000095
是酉矩阵(正交矩阵)，因此可以得到：
Figure BDA0002454065120000096
即：
Figure BDA0002454065120000097
结合(8)与(10)可以得到：
Figure BDA0002454065120000098
其中：
Figure BDA0002454065120000099
比较(3)和(11)可以得到：
Figure BDA00024540651200000912
式(12)中，Ri为Ri+n中干扰信号分量对应的干扰协方差矩阵。
进一步得到：
Figure BDA00024540651200000910
其中：
Figure BDA00024540651200000911
以上推导证明干扰协方差矩阵的特征矢量集合张成的子空间即为干扰子空间，也即：
span{e1,e2,…,eQ}＝span{a1,a2,…,aQ} (14)
根据矩阵线性空间理论，任何一个空域导向矢量aq都可以用其子空间的基向量集合Us线性表示，即：
aq＝lq1e1+lq2e2+…+lqQeQ (15)
式(15)中lq1,lq2,…,lqQ为投影系数，用于将aq投影于子空间Us。由(15)可以得到：
Figure BDA0002454065120000101
式(16)中(·)*代表复共轭。
将(16)代入(13)的等式左侧，即可得到：
Figure BDA0002454065120000102
可以证明(17)中后项为零矩阵，此处不再赘述，进而得到：
Figure BDA0002454065120000103
进而可得：
Figure BDA0002454065120000111
接下来将(19)转换为线性方程组的形式，即：
Hp＝u (20)
其中：
Figure BDA0002454065120000112
Figure BDA0002454065120000113
Figure BDA0002454065120000114
以上推导证明，在估计出H和u后即可根据(20)计算出目标功率矢量p。其中，投影系数矩阵H可以用以下形式求出：
Figure BDA0002454065120000115
其中：
Figure BDA0002454065120000116
将(15)变为矩阵乘法形式：
aq＝Us[lq1 lq2 … lqQ]T (26)
由于Us为酉矩阵，可得到C的另一种形式：
Figure BDA0002454065120000117
其中A为阵列流型矩阵，满足A＝[a1,a2,…,aQ]。
结合(24)与(27)得到投影系数矩阵H的表达式：
Figure BDA0002454065120000118
上式说明H只与干扰子空间Us和阵列流型矩阵A有关，通过估计Us和A即可计算出H。
根据
Figure BDA0002454065120000121
可以得出：
Figure BDA0002454065120000122
在式(28)中，A是彼此不相干的M个阵列天线阵列流型，因此
Figure BDA0002454065120000123
必然是满秩矩阵，但是H却不一定是满秩的，所以式(20)中的p可以利用如下方式计算：
Figure BDA0002454065120000124
其中
Figure BDA0002454065120000125
Figure BDA0002454065120000126
表示Moore-Penrose伪逆。
以上对本发明零陷展宽方法的原理进行了详细的介绍。
在实际工程应用中，由于采集不到理论INC矩阵Ri+n，可以将SCM矩阵
Figure BDA0002454065120000127
作为Ri+n的无偏估计来估计干扰功率，相应计算方法适应性转换即可，例如：
对
Figure BDA0002454065120000128
进行特征值分解获得其特征值对角阵
Figure BDA0002454065120000129
和其对应的特征矢量张成的子空间
Figure BDA00024540651200001210
噪声功率
Figure BDA00024540651200001211
可由SCM矩阵的较小特征值得到，也即
Figure BDA00024540651200001212
在理想情况下，这些较小特征值应该是相等的，但实际上由于信号受各种环境噪声影响并不会相等，为了减小误差可以采用式(5)的方法进行噪声功率估计。假设通过对
Figure BDA00024540651200001213
进行DOA估计得到了干扰导向矢量和来向，分别为
Figure BDA00024540651200001214
和
Figure BDA00024540651200001215
那么根据式(6)计算
Figure BDA00024540651200001216
其中
Figure BDA00024540651200001217
为阵列流型矩阵，满足：
Figure BDA00024540651200001218
可根据式(29)计算
Figure BDA00024540651200001219
Figure BDA00024540651200001220
之后利用(7)计算
Figure BDA00024540651200001221
在上述描述的基础上，可估计出目标功率矢量
Figure BDA00024540651200001222
之后根据需要设定好零陷展宽区间(也即预设零陷展宽范围)，假设划分的相邻角度区间为δ，干扰零陷展宽值统一设置为Gδ，G为偶数，则第q个干扰的展宽区间和功率估计值分别为：
Figure BDA0002454065120000131
Figure BDA0002454065120000132
预设零陷展宽范围内，只有干扰来向处有功率
Figure BDA0002454065120000133
那么将预设零陷展宽范围内所有虚拟干扰功率全部用
Figure BDA0002454065120000134
进行重新设定，即可提高整个预设零陷展宽范围的干扰功率，即：
Figure BDA0002454065120000135
经过重置功率后的INC矩阵为：
Figure BDA0002454065120000136
之后将重构后的
Figure BDA0002454065120000137
作为SMI方法的输入即可完成零陷展宽。SMI方法的原理是在不衰减SOI信号(Signal Of Interest，期望信号)的前提下，使干扰加噪声的功率最小：
Figure BDA0002454065120000138
其中a0为SOI信号来向，利用Laplace乘子法可以对(37)进行求解，得到：
Figure BDA0002454065120000139
将(36)得到的重构后的INC矩阵
Figure BDA00024540651200001310
替换(38)中的Ri+n即可完成抗干扰零陷展宽。
在本实施例中，对本发明提供的零陷展宽方法进行仿真可以确定，本发明实施例提供的零陷展宽方法在实际应用中可以有效展宽零陷，加深零陷深度，并且能够避免圆阵阵列的相位模糊现象。
对应于上文实施例的零陷展宽方法，图6为本发明一实施例提供的零陷展宽装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。参考图6，该零陷展宽装置60包括：信号获取模块61、数据处理模块62、功率估计模块63、矩阵重构模块64、零陷展宽模块65。
其中，信号获取模块61，用于获取阵列天线的接收信号，并确定接收信号的采样协方差矩阵。
数据处理模块62，用于确定采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间。
功率估计模块63，用于基于阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间确定目标功率矢量。
矩阵重构模块64，用于基于目标功率矢量对预设零陷展宽范围内的信号功率进行重置，得到干扰加噪声协方差矩阵。
零陷展宽模块65，用于将干扰加噪声协方差矩阵输入至预设采样矩阵求逆模型实现零陷展宽。
可选地，作为本发明实施例提供的零陷展宽装置的一种具体实施方式，数据处理模块62具体用于执行以下步骤：
对采样协方差矩阵进行波达方向估计，得到该采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵。
对采样协方差矩阵进行特征值分解，得到该采样协方差矩阵对应的特征值对角阵以及特征矢量张成子空间。
可选地，作为本发明实施例提供的零陷展宽装置的一种具体实施方式，功率估计模块63具体用于执行以下步骤：
基于特征值对角阵确定目标对角矩阵。
基于特征矢量张成子空间与阵列流型矩阵确定投影系数矩阵。
根据投影系数矩阵与目标对角矩阵确定目标功率矢量。
可选地，作为本发明实施例提供的零陷展宽装置的一种具体实施方式，特征值对角阵确定目标对角矩阵，包括：
基于特征值对角阵确定目标特征值序列。
根据目标特征值序列确定噪声功率，并基于噪声功率与特征值对角阵确定目标对角矩阵。
可选地，作为本发明实施例提供的零陷展宽装置的一种具体实施方式，基于特征值对角阵确定目标特征值序列，包括：
对特征值对角阵中的各个特征值进行排序，得到初始序列。
提取初始序列中前N个较小的特征值组成目标特征值序列。其中，N为预设值。
可选地，作为本发明实施例提供的零陷展宽装置的一种具体实施方式，基于特征矢量张成子空间与阵列流型矩阵确定投影系数矩阵的方法为：
Figure BDA0002454065120000151
其中，
Figure BDA0002454065120000152
为投影系数矩阵，
Figure BDA0002454065120000153
为特征矢量张成子空间，
Figure BDA0002454065120000154
为阵列流型矩阵，(·)H表示矩阵共轭转置运算。
可选地，作为本发明实施例提供的零陷展宽装置的一种具体实施方式，根据投影系数矩阵与目标对角矩阵确定目标功率矢量的方法为：
Figure BDA0002454065120000155
其中，
Figure BDA0002454065120000156
为目标功率矢量，
Figure BDA0002454065120000157
为投影系数矩阵，
Figure BDA0002454065120000158
为目标对角矩阵，
Figure BDA0002454065120000159
表示Moore-Penrose伪逆。
参见图7，图7为本发明一实施例提供的终端设备的示意框图。如图7所示的本实施例中的终端700可以包括：一个或多个处理器701、一个或多个输入设备702、一个或多个输出设备703及一个或多个存储器704。上述处理器701、输入设备702、则输出设备703及存储器704通过通信总线705完成相互间的通信。存储器704用于存储计算机程序，计算机程序包括程序指令。处理器701用于执行存储器704存储的程序指令。其中，处理器701被配置用于调用程序指令执行以下操作上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块61至65的功能。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器701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702可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等，输出设备703可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。
该存储器704可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器701提供指令和数据。存储器704的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器704还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器701、输入设备702、输出设备703可执行本发明实施例提供的零陷展宽方法的第一实施例和第二实施例中所描述的实现方式，也可执行本发明实施例所描述的终端的实现方式，在此不再赘述。
在本发明的另一实施例中提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令被处理器执行时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，计算机程序可存储于一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，计算机程序包括计算机程序代码，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。计算机可读介质可以包括：能够携带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，计算机可读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。
计算机可读存储介质可以是前述任一实施例的终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。计算机可读存储介质也可以是终端的外部存储设备，例如终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，计算机可读存储介质还可以既包括终端的内部存储单元也包括外部存储设备。计算机可读存储介质用于存储计算机程序及终端所需的其他程序和数据。计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的终端和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种零陷展宽方法，其特征在于，包括：
获取阵列天线的接收信号，并确定所述接收信号的采样协方差矩阵；
确定所述采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间；
基于所述阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间确定目标功率矢量；
基于目标功率矢量对预设零陷展宽范围内的信号功率进行重置，得到干扰加噪声协方差矩阵；
将所述干扰加噪声协方差矩阵输入至预设采样矩阵求逆模型实现零陷展宽；
其中，所述基于所述阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间确定目标功率矢量，包括：
基于所述特征值对角阵确定目标对角矩阵；
基于所述特征矢量张成子空间与所述阵列流型矩阵确定投影系数矩阵；
根据所述投影系数矩阵与所述目标对角矩阵确定目标功率矢量。
2.如权利要求1所述的零陷展宽方法，其特征在于，所述确定所述采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间，包括：
对所述采样协方差矩阵进行波达方向估计，得到该采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵；
对所述采样协方差矩阵进行特征值分解，得到该采样协方差矩阵对应的特征值对角阵以及特征矢量张成子空间。
3.如权利要求1所述的零陷展宽方法，其特征在于，所述特征值对角阵确定目标对角矩阵，包括：
基于所述特征值对角阵确定目标特征值序列；
根据所述目标特征值序列确定噪声功率，并基于所述噪声功率与所述特征值对角阵确定目标对角矩阵。
4.如权利要求3所述的零陷展宽方法，其特征在于，所述基于所述特征值对角阵确定目标特征值序列，包括：
对所述特征值对角阵中的各个特征值进行排序，得到初始序列；
提取初始序列中前N个较小的特征值组成目标特征值序列；其中，N为预设值。
5.如权利要求1所述的零陷展宽方法，其特征在于，所述基于所述特征矢量张成子空间与所述阵列流型矩阵确定投影系数矩阵的方法为：
Figure FDA0003381088530000021
其中，
Figure FDA0003381088530000022
为投影系数矩阵，
Figure FDA0003381088530000023
为特征矢量张成子空间，
Figure FDA0003381088530000024
为阵列流型矩阵，(·)H表示矩阵共轭转置运算。
6.如权利要求1所述的零陷展宽方法，其特征在于，所述根据所述投影系数矩阵与所述目标对角矩阵确定目标功率矢量的方法为：
Figure FDA0003381088530000025
其中，
Figure FDA0003381088530000026
为目标功率矢量，
Figure FDA0003381088530000027
为投影系数矩阵，
Figure FDA0003381088530000028
为目标对角矩阵，
Figure FDA0003381088530000029
表示Moore-Penrose伪逆。
7.一种零陷展宽装置，其特征在于，包括：
信号获取模块，用于获取阵列天线的接收信号，并确定所述接收信号的采样协方差矩阵；
数据处理模块，用于确定所述采样协方差矩阵对应的阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间；
功率估计模块，用于基于所述阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间确定目标功率矢量；其中，所述基于所述阵列流型矩阵、特征值对角阵以及特征矢量张成子空间确定目标功率矢量，包括：基于所述特征值对角阵确定目标对角矩阵；基于所述特征矢量张成子空间与所述阵列流型矩阵确定投影系数矩阵；根据所述投影系数矩阵与所述目标对角矩阵确定目标功率矢量；
矩阵重构模块，用于基于目标功率矢量对预设零陷展宽范围内的信号功率进行重置，得到干扰加噪声协方差矩阵；
零陷展宽模块，用于将所述干扰加噪声协方差矩阵输入至预设采样矩阵求逆模型实现零陷展宽。
8.一种终端设备，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如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
9.一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如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
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