CN112305494B - 一种传感器位置校准方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种传感器位置校准方法及装置，涉及数据处理技术领域，上述方法包括：获得非完美LsA型天线阵列接收的、且入射角已知的校准信号；基于校准信号，计算非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵；分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解，得到每个子阵列的噪声子空间；针对每一子阵列，根据导向矢量和该子阵列的噪声子空间，获得该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用偏离角校准该子阵列中传感器的位置。应用本发明实施例提供的方案能够实现对传感器的位置进行校准，并提高了传感器校准精度。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种传感器位置校准方法及装置。
背景技术
LsA(L-shape Array，L型阵列)型天线阵列由两个相互垂直的ULA(UniformLinear Array，均匀线性阵列)型天线阵列构成，每一ULA型天线阵列可以称为LsA型天线阵列的子阵列。另外，每一子阵列中包括多个传感器。但是实际工作过程中，上述LsA型天线阵列易受到外部环境影响，使得两个子阵列的位置关系变为非垂直，得到非完美LsA型天线阵列。上述情况会造成子阵列中传感器的实际位置与初始位置出现偏差。
而进行二维DOA(Direction of Arrival,波达方向)估计时，一般需要基于子阵列中传感器的位置实现。由于非完美LsA型天线阵列中传感器的实际位置受环境影响会出现偏差，所以基于子阵列中传感器的位置进行二维DOA估计时，易导致准确率低。
为此，需要对非完美LsA型天线阵列中传感器的位置进行校准。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种传感器位置校准的方法及装置，以能够对非完美LsA型天线阵列中传感器的位置进行校准。具体技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种传感器位置校准方法，所述方法包括：
获得非完美LsA型天线阵列接收的、且入射角已知的校准信号；
基于所述校准信号，计算所述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵；
分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解，得到每个子阵列的噪声子空间，其中，每个子阵列的噪声子空间与所述校准信号的导向矢量呈正交关系；
针对每一子阵列，根据所述导向矢量和该子阵列的噪声子空间，获得该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
第二方面，本发明实施例提供了一种传感器位置校准方法，所述方法包括：
基于IMLC算法，对非完美LsA型天线阵列中每个子阵列内传感器的位置进行校准；
针对每个子阵列，根据该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用该子阵列中传感器的校准后位置，计算该子阵列中传感器所在直线的斜率，并基于所述斜率，获得该子阵列的偏离角；
基于所获得的偏离角校准各个子阵列中传感器的位置。
第三方面，本发明实施例提供了一种传感器位置校准装置，所述装置包括：
校准信号获得模块，用于获得非完美LsA型天线阵列接收的、且入射角已知的校准信号；
协方差矩阵计算模块，用于基于所述校准信号，计算所述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵；
噪声子空间得到模块，用于分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解，得到每个子阵列的噪声子空间，其中，每个子阵列的噪声子空间与所述校准信号的导向矢量呈正交关系；
第一传感器位置校准模块，具体用于针对每一子阵列，根据所述导向矢量和该子阵列的噪声子空间，获得该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
第四方面，本发明实施例提供了一种传感器位置校准装置，所述装置包括：
第二传感器位置校准模块，用于基于IMLC算法，对非完美LsA型天线阵列中每个子阵列内传感器的位置进行校准；
偏转角获得模块，用于针对每个子阵列，根据该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用该子阵列中传感器的校准后位置，计算该子阵列中传感器所在直线的斜率，并基于所述斜率，获得该子阵列的偏离角；
第三传感器位置校准模块，用于基于所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
第五方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面或第二方面所述的方法步骤。
第六方面，本发明实施例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第一方面或第二方面所述的方法步骤。
由以上可见，应用本发明实施例提供的方案对传感器位置进行校准时，利用了非完美LsA型天线阵列的每个子阵列中传感器的均匀线性分布特性，也就是，利用了非完美LsA天线阵列的结构特点，且引入了入射角已知的校准信号。在上述基础上，基于校准信号，计算非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵，分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解，得到每个子阵列的噪声子空间。由于每个子阵列的噪声子空间与校准信号的导向矢量呈正交关系，因此可以构造关于偏离角的谱峰搜索函数，对谱峰搜索函数进行谱峰搜索，峰值所在位置即为偏离角的估计值，由此本发明实施例提供的方案中把对传感器位置误差的校准问题转化为对非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的两个偏离角的估计问题。得到两个偏离角后，基于传感器在非完美LsA型天线阵列的每个子阵列上均匀线性分布的特性，可计算得到传感器的位置，实现对非完美LsA型天线阵列中传感器的位置进行校准的目标。
利用IMLC算法虽然能够校准非完美LsA中每个传感器的位置，但是依然不够准确，本发明实施例提供的方案中参考了两个子阵列中的传感器呈现均匀线性分布的特性，也就是，利用了非完美LsA天线阵列的结构特点。在此基础上，计算子阵列中传感器所在直线的斜率后，能够获得子阵列的偏离角，并基于偏离角校准子阵列中传感器的位置。由此本发明实施例提供的方案中把对传感器位置误差的校准问题转化为对非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的两个偏离角的估计问题。得到两个偏离角后，基于偏离角，实现对非完美LsA型天线阵列中传感器的位置进行校准的目标。
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一种传感器位置校准方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种非完美L型天线阵列的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的另一种传感器位置校准方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种传感器位置校准装置的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的另一种传感器位置校准装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
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。
下面先对本发明实施例中涉及的概念及算法进行介绍。
1、非完美LsA型天线阵列
一个完美的LsA型天线阵列，是由两个相互垂直的均匀线性天线子阵列构成，每个天线子阵列都放置M个传感器，且相邻传感器之间的距离为d＝λ/2，其中λ为载波的波长。上述M大于1，例如，可以为8、9、10等。
可以将两个天线子阵列的交点称为参考点，并将上述参考点作为空间坐标系的原点，这种情况下，上述空间坐标系的x轴、y轴的正半轴分布为两个天线子阵列所在的轴。x轴和y轴的交点可以称为点O，则x轴和y轴所在的平面可以称为xOy平面。
一个非完美LsA型天线阵列，为上述完美的LsA型天线阵列受到外部环境的影响，两个天线子阵列分别绕原点在xOy平面内旋转偏离角ωα和ωβ得到的。可以认为旋转过后的两个天线子阵列分别位于α轴及β轴上，如图2所示。
为方便描述，非完美的LsA型天线阵列，以下简称为非完美LsA；非完美的LsA型天线阵列的两个天线子阵列，以下简称为天线子阵列。
2、校准信号
校准信号可以为入射到非完美LsA上的窄带远场信号，并具有不相关、波长为λ、入射角已知的特点。
3、校准信号的入射角
校准信号的入射角为校准信号与上述空间坐标系中z轴正半轴的夹角，即俯仰角和校准信号在xOy平面内的投影与x轴正半轴的夹角，即方位角/>其中其中，上述z轴为与x轴、y轴均垂直的轴。
4、MUSIC算法
一维MUSIC算法：对于均匀线性阵列，接收信号为远场窄带信号且不相干的情况下，构造接收信号模型Y＝AS+n，其中，A为阵列流行矩阵，S为信号向量，n为均值为0，方差为σ2的加性白高斯噪声向量；然后对接收信号模型求其协方差矩阵R＝E[YYH]，其中，E[YYΗ]表示YYΗ的数学期望；对R进行特征分解可以得到噪声子空间En；构造空间谱函数
其中a(θ)为信号的导向矢量。当信号射入时，由于信号的导向矢量与噪声子空间正交，该式的分母近似为0，因此只需要使θ变化，计算谱函数，通过查找谱函数的峰值，其对应的角度θ即为信号的波达方向(Direction of Arrival,DOA)。
二维MUSIC算法：考虑由两个相互垂直的均匀线性阵列构成的L型天线阵列，接收来自空间各个方向的不相干的窄带远场信号。构造接收信号模型Y＝AS+n；并且求接收信号的协方差矩阵R＝E[YYH]；同样对协方差矩阵进行特征值分解可得到噪声子空间En；接着构造二维空间谱函数
其中为导向矢量，包括信号的俯仰角θ、方位角/>两个变量。因为信号子空间与噪声子空间的正交关系，所以当θ、/>为入射信号的俯仰角和方位角时，谱函数的分母近似为0。故可通过二维谱峰搜索来确定波达方向，即二维MUSIC算法。
5、IMLC算法
IMLC算法，为一种利用校准信号并基于迭代最大似然准则的阵列校准算法(theiterative ML calibration，IMLC)。该算法能够结合校准信号和最大似然准则，并利用高斯牛顿算法进行优化，最终校准出阵列中每个传感器的位置。
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一种传感器位置校准方法的流程示意图，上述方法包括S101-S104。
在本实施例中，一个入射角已知的校准信号入射到非完美LsA上，入射角记为
S101：获得非完美LsA型天线阵列接收的、且入射角已知的校准信号。
获得非完美LsA型天线阵列接收的、且入射角已知的校准信号。此时两个旋转子阵列接收校准信号的接收信号可表示为
其中和/>为阵列流型矩阵，又可分别表示为/> s(t)为信号向量，t＝1,2,…,L，其中L为快拍数，上述快拍数可以等于信号在时域上的采样点数。nα(t)和nβ(t)代表均值为0，方差为σ2的加性白高斯噪声向量，其中/>和为导向矢量，又可分别表示为
其中，M为每个天线子阵列上传感器个数，而两个导向矢量中的元素可分别以以下通式表示为：
其中，上述m表示导向矢量中的第m+1个元素，m＝0,1,...,M-1。
S102：基于上述校准信号，计算上述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵。
本发明的一个实施例中，可以按照以下表达式计算上述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵和/>
其中，F为接收信号的采样值个数，和/>分别表示接收信号/>和/>的共轭转置矩阵。
本发明的另一个实施例中，还可以按照以下表达式计算上述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵：
其中Rs＝E[s(t)sH(t)]为校准信号的协方差矩阵，为加性白高斯噪声向量的方差，I为单位矩阵。
S103：分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解，得到每个子阵列的噪声子空间，其中，每个子阵列的噪声子空间与上述校准信号的导向矢量呈正交关系。
本发明的一个实施例中，可以根据MUSIC算法，按照以下表达式分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解：
其中分别表示两个子阵列的信号子空间；/> 分别表示两个子阵列的噪声子空间；/>是主对角线为信号功率的对角矩阵；/>是主对角线为噪声功率的对角矩阵。
得到每个子阵列的噪声子空间其中，由MUSIC算法原理可知，每个子阵列的噪声子空间与上述校准信号相对应的导向矢量/> 呈正交关系。
S104：针对每一子阵列，根据上述导向矢量和该子阵列的噪声子空间，获得该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用上述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
本发明的一个实施例中，针对每一子阵列，可以根据上述导向矢量和该子阵列的噪声子空间，构造该子阵列的偏离角谱峰搜索函数，确定谱峰搜索函数的峰值位置，然后将上述峰值位置作为该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用上述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
具体的，针对每一子阵列，根据上述导向矢量和该子阵列的噪声子空间呈正交关系，可以按照以下表达式分别构造关于偏离角ωα、ωβ的谱峰搜索函数fα(ω)、fβ(ω)：
其中，和/>分别表示所述非完美LsA型天线阵列的子阵列的噪声子空间，/>表示复数域，M表示天线阵列的每个子阵列上传感器个数，L为快拍数；分别表示所述非完美LsA型天线阵列的子阵列接收信号的导向矢量，/>表示所述校准信号与z轴正半轴的夹角，/>表示所述校准信号在xOy平面内的投影与x轴正半轴的夹角，ωα和ωβ分别表示非完美LsA型天线阵列的两个子阵列分别绕原点在xOy平面内旋转的偏离角，fα(ω)、fβ(ω)表示所述非完美LsA型天线阵列的子阵列的偏离角谱峰搜索函数。
对两个函数fα(ω)、fβ(ω)进行谱峰搜索，确定上述谱峰搜索函数的峰值位置，将上述峰值位置作为该子阵列的偏离角ωα、ωβ。
基于非完美LsA天线子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用上述偏离角，按照以下表达式校准该子阵列中传感器的位置：
xαm＝(m-1)dcosωα
yαm＝(m-1)dsinωα
xβm＝(m-1)dsinωβ
yβm＝(m-1)dcosωβ
其中，其中xαm、yβm为位于α轴上传感器的坐标，xβm、yβm为位于β轴上传感器的坐标，相邻传感器之间的距离d＝λ/2，m＝2,3,…,M。
由以上可见，应用本发明实施例提供的方案对传感器位置进行校准时，利用了非完美LsA型天线阵列的每个子阵列中传感器的均匀线性分布特性，也就是，利用了非完美LsA天线阵列的结构特点，且引入了入射角已知的校准信号。在上述基础上，基于校准信号，计算非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵，分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解，得到每个子阵列的噪声子空间。由于每个子阵列的噪声子空间与校准信号的导向矢量呈正交关系，因此可以构造关于偏离角的谱峰搜索函数，对谱峰搜索函数进行谱峰搜索，峰值所在位置即为偏离角的估计值，由此本发明实施例提供的方案中把对传感器位置误差的校准问题转化为对非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的两个偏离角的估计问题。得到两个偏离角后，基于传感器在非完美LsA型天线阵列的每个子阵列上均匀线性分布的特性，可计算得到传感器的位置，实现对非完美LsA型天线阵列中传感器的位置进行校准的目标。
本申请的一个实施例中，参见图3，提供了一种传感器位置校准的方法，该方法包括以下步骤S301-S303。
S301：基于IMLC算法，对非完美LsA型天线阵列中每个子阵列内传感器的位置进行校准；
本实施例中校准信号的入射角记为其中/>
定义(xαm,yαm)和(xβm,yβm)分别表示α轴和β轴上除原点以外传感器的位置坐标，其中m＝2,...,M。并记表示传感器位置坐标的矩阵ψα和ψβ为：
ψα＝[xα2,...,xαM,yα2,...,yαM]T
ψβ＝[xβ2,...,xβM,yβ2,...,yβM]T
上述基于IMLC算法，对非完美LsA型天线阵列中每个子阵列内传感器的位置进行校准的步骤如下：
获得非完美LsA型天线阵列接收的、且入射角已知的校准信号。此时两个旋转子阵列接收校准信号的接收信号可表示为
其中，为信号向量，t＝1,2,…,L，其中L为快拍数，上述快拍数可以等于信号在时域上的采样点数。nα(t)和nβ(t)代表均值为0，方差为σ2的加性白高斯噪声向量。/>和/>为流型矩阵，分别表示为：
其中和/>分别为上述非完美LsA型天线阵列的两个子阵列接收校准信号的导向矢量：
其中，l＝(1,2,...,L)，而导向矢量中的元素具体表示为：
其中，m＝(1,2,...,M)。
按照以下表达式将两个子阵列中传感器坐标的最大似然函数转换为下面的最小值优化问题：
其中，fML(ψα)和fML(ψβ)为预设的代价函数，和/>为已校准过的坐标。
根据高斯牛顿算法，构造以下用来计算两个子阵列中传感器坐标的迭代公式：
其中，和/>分别表示初始坐标值(即xαm,0＝(m-1)d,yαm,0＝0,xβm,0＝0,yβm,0＝(m-1)d,(m＝2,...,M))或者上一次迭代后校准过的坐标值；f′ML(ψα),f′ML(ψβ)分别为fML(ψα)、fML(ψβ)的梯度；f″ML(ψα),f″ML(ψβ)分别为fML(ψα)、fML(ψβ)的近似海森矩阵。
对两个旋转子阵列中传感器的坐标值按照以下步骤进行迭代：
用初始或者校准过的坐标值和/>求得代价函数fML(ψα,k)和fML(ψβ,k)，记为步骤一；
通过代价函数求得相应的梯度和海森矩阵，并带入迭代公式求得新的校准坐标值，记为步骤二。
重复迭代步骤一和步骤二直到满足终止条件：
当迭代过程结束后，每个传感器的位置就已校准完毕，并假设最后一次迭代的结果为和/>得到各个传感器的位置坐标/>至此，完成非完美LsA型天线阵列中每个子阵列内传感器的位置校准。
S302：针对每个子阵列，根据该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用该子阵列中传感器的校准后位置，计算该子阵列中传感器所在直线的斜率，并基于所述斜率，获得该子阵列的偏离角。
上述每一子阵列中传感器的均匀线性分布特性为，传感器都分布在过原点的一条直线上，并且相邻传感器之间的间距相等。
使用每个子阵列中传感器的校准后位置利用最小二乘法对传感器的位置进行线性回归分析，计算每个子阵列中传感器所在直线的斜率kα和kβ：
其中，
基于该子阵列对应的斜率kα和kβ，按照以下表达式计算该子阵列的偏离角和
其中，和/>分别表示非完美LsA型天线阵列的两个子阵列分别绕原点在xOy平面内旋转的偏离角，M表示每个天线子阵列上传感器个数，/>表示基于IMLC算法计算出的两个天线子阵列上传感器校准后的位置坐标。
S303：基于所获得的偏离角校准各个子阵列中传感器的位置。
根据每一子阵列中传感器的均匀线性分布特性，又有每个天线子阵列都放置M个传感器，且相邻传感器之间的距离为d＝λ/2，即可基于获得的偏离角校准各个子阵列中传感器的位置，按照以下表达式计算各个子阵列中传感器的位置：
其中，其中xαm、yβm为位于α轴上传感器的坐标，xβm、yβm为位于β轴上传感器的坐标，m＝2,3,…,M。
由以上可见，利用IMLC算法虽然能够校准非完美LsA中每个传感器的位置，但是依然不够准确，本发明实施例提供的方案中参考了两个子阵列中的传感器呈现均匀线性分布的特性，也就是，利用了非完美LsA天线阵列的结构特点。在此基础上，计算子阵列中传感器所在直线的斜率后，能够获得子阵列的偏离角，并基于偏离角校准子阵列中传感器的位置。由此本发明实施例提供的方案中把对传感器位置误差的校准问题转化为对非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的两个偏离角的估计问题。得到两个偏离角后，基于偏离角，实现对非完美LsA型天线阵列中传感器的位置进行校准的目标。
参见图4，本发明实施例提供了一种传感器位置校准装置的结构示意图，所述装置包括：
校准信号获得模块401，用于获得非完美LsA型天线阵列接收的、且入射角已知的校准信号；
协方差矩阵计算模块402，用于基于所述校准信号，计算所述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵；
噪声子空间得到模块403，用于分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解，得到每个子阵列的噪声子空间，其中，每个子阵列的噪声子空间与所述校准信号的导向矢量呈正交关系；
第一传感器位置校准模块404，具体用于针对每一子阵列，根据所述导向矢量和该子阵列的噪声子空间，获得该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
本发明的一个实施例中，所述协方差矩阵计算模块，具体用于：
按照以下表达式，计算所述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵：
其中，F为所述校准信号的采样值数量，和/>分别为所述非完美LsA型天线阵列的子阵列接收的所述校准信号，/>和/>为所述非完美LsA型天线阵列的子阵列的协方差矩阵。
本发明的一个实施例中，第一传感器位置校准模块，具体用于针对每一子阵列，根据所述导向矢量和该子阵列的噪声子空间，构造该子阵列的偏离角谱峰搜索函数，确定所述谱峰搜索函数的峰值位置，将所述峰值位置作为该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
本发明的一个实施例中，子阵列的偏离角谱峰搜索函数为：
其中，和/>分别表示所述非完美LsA型天线阵列的子阵列的噪声子空间，/>表示复数域，M表示天线阵列的每个子阵列上传感器个数，L为快拍数；/>分别表示所述非完美LsA型天线阵列的子阵列接收信号的导向矢量，/>表示所述校准信号与z轴正半轴的夹角，/>表示所述校准信号在xOy平面内的投影与x轴的夹角，ωα和ωβ分别表示非完美LsA型天线阵列的两个子阵列分别绕原点在xOy平面内旋转的偏离角，fα(ω)、fβ(ω)表示所述非完美LsA型天线阵列的子阵列的偏离角谱峰搜索函数。
由以上可见，应用本发明实施例提供的方案对传感器位置进行校准时，利用了非完美LsA型天线阵列的每个子阵列中传感器的均匀线性分布特性，也就是，利用了非完美LsA天线阵列的结构特点，且引入了入射角已知的校准信号。在上述基础上，基于校准信号，计算非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵，分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解，得到每个子阵列的噪声子空间。由于每个子阵列的噪声子空间与校准信号的导向矢量呈正交关系，因此可以构造关于偏离角的谱峰搜索函数，对谱峰搜索函数进行谱峰搜索，峰值所在位置即为偏离角的估计值，由此本发明实施例提供的方案中把对传感器位置误差的校准问题转化为对非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的两个偏离角的估计问题。得到两个偏离角后，基于传感器在非完美LsA型天线阵列的每个子阵列上均匀线性分布的特性，可计算得到传感器的位置，实现对非完美LsA型天线阵列中传感器的位置进行校准的目标。
参见图5，本发明实施例提供了另一种传感器位置校准装置的结构示意图，所述装置包括：
第二传感器位置校准模块501，用于基于IMLC算法，对非完美LsA型天线阵列中每个子阵列内传感器的位置进行校准；
偏转角获得模块502，用于针对每个子阵列，根据该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用该子阵列中传感器的校准后位置，计算该子阵列中传感器所在直线的斜率，并基于所述斜率，获得该子阵列的偏离角；
第三传感器位置校准模块503，用于基于所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
本发明的一个实施例中，所述偏转角获得模块，具体用于
按照以下表达式，获得各个子阵列的偏离角：
其中，
/>
其中，和/>分别表示非完美LsA型天线阵列的两个子阵列分别绕原点在xOy平面内旋转的偏离角，M表示每个天线子阵列上传感器个数，/>表示基于IMLC算法计算出的两个天线子阵列上传感器校准后的位置坐标。
由以上可见，利用IMLC算法虽然能够校准非完美LsA中每个传感器的位置，但是依然不够准确，本发明实施例提供的方案中参考了两个子阵列中的传感器呈现均匀线性分布的特性，也就是，利用了非完美LsA天线阵列的结构特点。在此基础上，计算子阵列中传感器所在直线的斜率后，能够获得子阵列的偏离角，并基于偏离角校准子阵列中传感器的位置。由此本发明实施例提供的方案中把对传感器位置误差的校准问题转化为对非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的两个偏离角的估计问题。得到两个偏离角后，基于偏离角，实现对非完美LsA型天线阵列中传感器的位置进行校准的目标。
参见图6，提供了一种电子设备的结构示意图，包括处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线604完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现前述方法实施例所述的传感器位置校准方法步骤。
本发明的一个实施例中，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前述方法实施例所述的传感器位置校准方法步骤。
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。
存储介质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，上述存储介质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，对于装置、电子设备、计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见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。
Claims (10)
1.一种传感器位置校准方法，其特征在于，所述方法包括：
获得非完美LsA型天线阵列接收的、且入射角已知的校准信号；
基于所述校准信号，计算所述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵；
分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解，得到每个子阵列的噪声子空间，其中，每个子阵列的噪声子空间与所述校准信号的导向矢量呈正交关系；
针对每一子阵列，根据所述导向矢量和该子阵列的噪声子空间，获得该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述校准信号，计算所述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵，包括：
按照以下表达式，计算所述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵：
其中，F为所述校准信号的采样值数量，和/>分别为所述非完美LsA型天线阵列的子阵列接收的所述校准信号，/>和/>为所述非完美LsA型天线阵列的子阵列的协方差矩阵。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一子阵列，根据所述导向矢量和该子阵列的噪声子空间，获得该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置，包括：
针对每一子阵列，根据所述导向矢量和该子阵列的噪声子空间，构造该子阵列的偏离角谱峰搜索函数，确定所述谱峰搜索函数的峰值位置，将所述峰值位置作为该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，子阵列的偏离角谱峰搜索函数为：
其中，和/>分别表示所述非完美LsA型天线阵列的子阵列的噪声子空间，/>表示复数域，M表示天线阵列的每个子阵列上传感器个数，L为快拍数；分别表示所述非完美LsA型天线阵列的子阵列接收信号的导向矢量，/>表示所述校准信号与z轴正半轴的夹角，/>表示所述校准信号在xOy平面内的投影与x轴的夹角，ωα和ωβ分别表示非完美LsA型天线阵列的两个子阵列分别绕原点在xOy平面内旋转的偏离角，fα(ω)、fβ(ω)表示所述非完美LsA型天线阵列的子阵列的偏离角谱峰搜索函数。
5.一种传感器位置校准方法，其特征在于，所述方法包括：
基于IMLC算法，对非完美LsA型天线阵列中每个子阵列内传感器的位置进行校准；
针对每个子阵列，根据该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用该子阵列中传感器的校准后位置，计算该子阵列中传感器所在直线的斜率，并基于所述斜率，获得该子阵列的偏离角；
基于所获得的偏离角校准各个子阵列中传感器的位置。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述针对每个子阵列，根据该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用该子阵列中传感器的校准后位置，计算该子阵列中传感器所在直线的斜率，并基于所述斜率，获得该子阵列的偏离角，包括：
按照以下表达式，获得各个子阵列的偏离角：
其中，
其中，和/>分别表示非完美LsA型天线阵列的两个子阵列分别绕原点在xOy平面内旋转的偏离角，M表示每个天线子阵列上传感器个数，/>表示基于IMLC算法计算出的两个天线子阵列上传感器校准后的位置坐标。
7.一种传感器位置校准装置，其特征在于，所述装置包括：
校准信号获得模块，用于获得非完美LsA型天线阵列接收的、且入射角已知的校准信号；
协方差矩阵计算模块，用于基于所述校准信号，计算所述非完美LsA型天线阵列的每个子阵列的协方差矩阵；
噪声子空间得到模块，用于分别对每个子阵列的协方差矩阵进行特征值分解，得到每个子阵列的噪声子空间，其中，每个子阵列的噪声子空间与所述校准信号的导向矢量呈正交关系；
第一传感器位置校准模块，用于针对每一子阵列，根据所述导向矢量和该子阵列的噪声子空间，获得该子阵列的偏离角，并基于该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
8.一种传感器位置校准装置，其特征在于，所述装置包括：
第二传感器位置校准模块，用于基于IMLC算法，对非完美LsA型天线阵列中每个子阵列内传感器的位置进行校准；
偏转角获得模块，用于针对每个子阵列，根据该子阵列中传感器的均匀线性分布特性，使用该子阵列中传感器的校准后位置，计算该子阵列中传感器所在直线的斜率，并基于所述斜率，获得该子阵列的偏离角；
第三传感器位置校准模块，用于基于所述偏离角校准该子阵列中传感器的位置。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-4或5-6任一所述的方法步骤。
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权利要求1-4或5-6任一所述的方法步骤。
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Families Citing this family (1)
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|---|---|---|---|---|
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20080086950A (ko) * | 2007-03-23 | 2008-09-29 | 삼성전자주식회사 | 가간섭성 소스의 도래방향각 추정을 위한 방법 및 장치 |
| CN103064056A (zh) * | 2012-12-19 | 2013-04-24 | 同方电子科技有限公司 | 一种干扰环境下的天线阵列阵元位置误差测定方法 |
| CN108957391A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-07 | 北京理工大学 | 一种基于嵌套阵列的l型天线阵的二维波达方向估计方法 |
| CN109709514A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-05-03 | 燕山大学 | 一种基于阵列模型误差估计值校准的方法 |
| CN109738854A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-10 | 北京邮电大学 | 一种天线阵列来波方向的到达角估计方法 |
| CN110018438A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-07-16 | 北京邮电大学 | 一种波达方向估计方法和装置 |
| CN110174658A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-08-27 | 西安电子科技大学 | 基于秩一降维模型和矩阵补全的波达方向估计方法 |
| CN110927659A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-27 | 长江大学 | 互耦条件下任意阵列流形doa估计与互耦校准方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20080086950A (ko) * | 2007-03-23 | 2008-09-29 | 삼성전자주식회사 | 가간섭성 소스의 도래방향각 추정을 위한 방법 및 장치 |
| CN103064056A (zh) * | 2012-12-19 | 2013-04-24 | 同方电子科技有限公司 | 一种干扰环境下的天线阵列阵元位置误差测定方法 |
| CN108957391A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-07 | 北京理工大学 | 一种基于嵌套阵列的l型天线阵的二维波达方向估计方法 |
| CN109738854A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-10 | 北京邮电大学 | 一种天线阵列来波方向的到达角估计方法 |
| CN109709514A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-05-03 | 燕山大学 | 一种基于阵列模型误差估计值校准的方法 |
| CN110018438A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-07-16 | 北京邮电大学 | 一种波达方向估计方法和装置 |
| CN110174658A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-08-27 | 西安电子科技大学 | 基于秩一降维模型和矩阵补全的波达方向估计方法 |
| CN110927659A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-03-27 | 长江大学 | 互耦条件下任意阵列流形doa估计与互耦校准方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Active array sensor localization;Boon C. Ng 等;《Signal Processing》;309-327 * |
| 基于L型阵列的幅相误差自校正算法研究;鲁祖坤 等;《电子信息对抗技术》;第28卷(第03期);13-17 * |
| 基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法;陈浩 等;《电视技术》;第36卷(第07期);105-108 * |
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