CN112649786A - 一种基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法及装置 - Google Patents

一种基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法及装置 Download PDF

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CN112649786A CN202011378323.6A CN202011378323A CN112649786A CN 112649786 A CN112649786 A CN 112649786A CN 202011378323 A CN202011378323 A CN 202011378323A CN 112649786 A CN112649786 A CN 112649786A
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苏玉婷
曹晓冬
何海星
王立玢
王晗
林桐
郭萌
杨磊
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    • G01S—RADIO 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
    • G01S3/00—Direction-finders for determining the direction from which infrasonic, sonic, ultrasonic, or electromagnetic waves, or particle emission, not having a directional significance, are being received
    • G01S3/02—Direction-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
    • G01S3/14—Systems for determining direction or deviation from predetermined direction

Abstract

本发明实施例提供了一种基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法及装置，所述方法包括：利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，以得到天线阵列信号；对所述天线阵列信号进行拆分，以得到多段数字信号；对所述多段数字信号进行傅里叶变换，得到所述多段数字信号对应的频域窄带数据；提取出多段频域窄带数据中相同窄带子带的数据，形成矩阵；根据所述矩阵计算得到每个窄带子带的方向DOA；综合统计每个子带窄带信号X^α(n)的信号DOA,形成宽带信号的DOA。无需多点信号同时进行采样，特别适用于缺少部分天线阵元的情况，同时相对于现有方式，减少了傅里叶变换的计算时长，增强了宽带信号测向的响应速度。

Description

一种基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法及装置
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，尤其是涉及一种基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法及装置。
背景技术
无线电测向是利用无线电测向机测出无线电台发射出来的电波及其传播方向，以确定发射机位置的技术。无线电测向广泛应用于军事、公安、航空、航海、水陆交通、救灾、科研等许多部门。快速简便地测向、分析一些颇具挑战的信号，如宽带信号或短暂信号，需要测向机能够精准同步地处理大量频道。利用多频处理方式适用于未知频率上的瞬时信号，例如:跳频、猝发、GSM、CDMA等信号。
目前，以快速傅里叶变换为基础的宽带多信号测向技术可在多种测向方法的设备中实现。宽带多信号测向技术运用快速傅里叶变换可实现同时测量多个信号的方位。快速傅里叶变换是实施离散傅里叶变换的一种有效而高速的算法，它的基本原理是J.W.Cooley和J.W.Tukey于1965年在贝尔实验室提出的。快速傅里叶变换是一种面向记录的算法，它的输入是对被分析的信号取样所得到的数据，总共有N个时域取样数据。为了简化快速傅里叶变换的计算，N被限制为2的乘幂。快速傅里叶变换的输出是离散的复数频谱，这个离散的复数频谱总共有N个频域点。但是，这N个频域点并不完全独立，前半部是多余的。因此，快速傅里叶变换的输出只保留编号为的频域点。这些复数的频域点既包含了幅度信息，也包含了相位信息。增大时域取样点数N，也就增大了快速傅里叶变换输出的频域点，即提高了快速傅里叶变换的频率分辨力。但是，这将需要多点信号同时进行采集，并且会增大快速傅里叶变换的计算时间。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法及装置，以解决现有的宽带测向需要多点信号采集以及计算用时过长的技术问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一方面，本发明实施例提供了一种基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法，包括：
利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，以得到天线阵列信号；
对所述天线阵列信号进行拆分，以得到多段数字信号；
对所述多段数字信号进行傅里叶变换，得到所述多段数字信号对应的频域窄带数据；
提取出多段频域窄带数据中相同窄带子带的数据，形成矩阵；
根据所述矩阵计算得到每个窄带子带的方向DOA；
综合统计每个子带窄带信号Xα(n)的信号DOA,形成宽带信号的DOA。
进一步的，所述利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，以得到天线阵列信号，包括：
计算正常天线接受信号相对于原点的时间差；
计算虚拟天线收信号的理论时间差；
根据所述相对于原点的时间差构建实体阵元阵列流型矩阵；
根据所述理论时间差构建虚拟阵元阵列流型矩阵；
根据所述实体阵元阵列流型矩阵和虚拟阵元阵列流型矩阵得到天线阵列信号。
进一步的，所述对所述天线阵列信号进行拆分，包括：
对每个实体阵元接收到的信号分别进行采样，形成实体长序列样本；
对每个虚拟阵元模拟得到的信号分别进行采样，形成模拟长序列样本；
分别对实体长序列样本和模拟长序列样本进行划分。
进一步的，所述提取出多段频域窄带数据中相同窄带子带的数据，形成矩阵，包括：
提取出各段中相同的窄带子带的数据，形成矩阵
Figure BDA0002808707120000031
Figure BDA0002808707120000032
更进一步的，所述根据所述矩阵计算得到每个窄带子带的方向DOA，包括：
计算矩阵中带信号X(n)的第α个子带窄带信号Xα(n)的协差矩阵；
对所述协差矩阵进行分解，得到信号子空间和噪声子空间；
计算所述协差矩阵的MUSIC算法谱估计；
根据所述MUSIC算法谱估计计算得到对应的信号DOA。
另一方面，本发明实施例还提供了一种基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向装置，包括：
扩充模块，用于利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，以得到天线阵列信号；
拆分模块，用于对所述天线阵列信号进行拆分，以得到多段数字信号；
变换模块，用于对所述多段数字信号进行傅里叶变换，得到所述多段数字信号对应的频域窄带数据；
提取模块，用于提取出多段频域窄带数据中相同窄带子带的数据，形成矩阵；
计算模块，用于根据所述矩阵计算得到每个窄带子带的方向DOA，
综合统计模块，用于综合统计每个子带窄带信号X^α(n)的信号DOA,形成宽带信号的DOA。
进一步的，所述扩充模块，用于：
计算矩阵中带信号X(n)的第α个子带窄带信号Xα(n)的协差矩阵；
对所述协差矩阵进行分解，得到信号子空间和噪声子空间；
计算所述协差矩阵的MUSIC算法谱估计；
根据所述MUSIC算法谱估计计算得到对应的信号DOA。
进一步的，所述拆分模块用于：
对每个实体阵元接收到的信号分别进行采样，形成实体长序列样本；
对每个虚拟阵元模拟得到的信号分别进行采样，形成模拟长序列样本；
分别对实体长序列样本和模拟长序列样本进行划分。
进一步的，所述提取模块用于：
提取出各段中相同的窄带子带的数据，形成矩阵
Figure BDA0002808707120000051
Figure BDA0002808707120000052
更进一步的，所述计算模块，用于：
计算矩阵中带信号X(n)的第α个子带窄带信号Xα(n)的协差矩阵；
对所述协差矩阵进行分解，得到信号子空间和噪声子空间；
计算所述协差矩阵的MUSIC算法谱估计；
根据所述MUSIC算法谱估计计算得到对应的信号DOA。
相对于现有技术，本发明所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法及装置具有以下优势：
本发明所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法及装置通过利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，并利用扩充拆分得到多段数字信号，并对多段数字信号进行处理，得到相应的多段窄带数据，并利用多段窄带数据的方向DOA进行矩阵合成，生成宽带信号的DOA。与现有方式相比，其无需多点信号同时进行采样，特别适用于缺少部分天线阵元的情况，同时相对于现有方式，减少了傅里叶变换的计算时长，增强了宽带信号测向的响应速度。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一提供的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法中部分阵元缺失的圆阵的示意图；
图3为本发明实施例一提供的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法中序列样本划分示意图；
图4为本发明实施例二提供的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向装置的结构示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法的流程示意图，参见图1，所述基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法。包括：
S110,利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，以得到天线阵列信号。
在本实施例中，可以将一对收发阵元看作一个VE，VE辐射、接收的波形与收发阵元对相同，VE的位置在收发阵元对的中心相位。虚拟阵元则是对用虚拟的VE。
在本实施例中，利用虚拟阵元技术对实体阵元做扩充。虚拟阵元可以用于部分阵元缺失的标准阵列的填充，也可用于原始阵阵列的扩充，如原始接收阵列为均匀线阵，可以通过数学模型计算出虚拟阵元作为扩充，形成阵元数更多即孔径更大的均匀线阵。
图2为本发明实施例一提供的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法中虚拟阵元的示意图，图中，共振元阵天线总数为M，其中实心点表示有K根天线正常工作，空心点表示L根天线不工作，M＝K+L。
可选的，所述利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，以得到天线阵列信号，可以包括：计算正常天线接受信号相对于原点的时间差；计算虚拟天线收信号的理论时间差；根据所述相对于原点的时间差构建实体阵元阵列流型矩阵；根据所述理论时间差构建虚拟阵元阵列流型矩阵；根据所述实体阵元阵列流型矩阵和虚拟阵元阵列流型矩阵得到天线阵列信号。
图2为本发明实施例一提供的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法中部分阵元缺失的圆阵的示意图；共振元阵天线总数为M，其中实心点表示有K根天线正常工作，空心点表示L根天线不工作，M＝K+K。
假设来波方向为(θi,φi)，对于正常工作的K根天线，其所在位置编号为Mk，(k＝[1,2,…K])天线上接受信号相对于原点的时间差为
Figure BDA0002808707120000081
对于缺失的L根天线，以虚拟阵元作为其填充，计算每个虚拟阵元处接收信号的理论时间差。
Figure BDA0002808707120000082
对于有实体阵元的位置，阵列流型矩阵为ak(θi,φi)，其中缺失阵元的位置以0占位，则：
Figure BDA0002808707120000091
同理对于虚拟阵元处，阵列流型矩阵aL(θi,φi)中实体阵元处以0占位，
Figure BDA0002808707120000092
则总阵列的阵列流行矩阵为：
a(θi,φi)＝ak(θi,φi)+aL(θi,φi)
对于实体阵元，第k根天线上接收的信号为xk(t)，对于虚拟阵元，原本没有信号输入，但此处可通过结合实体阵元接收信息与虚拟阵元所在位置理论延时信息τi,l推导出理论的xl(t)，形成总接收阵元数为M的天线阵列接收信号，记为x(t)。
S120,对所述天线阵列信号进行拆分，以得到多段数字信号。
示例性的，所述对所述天线阵列信号进行拆分，可以包括：对每个实体阵元接收到的信号分别进行采样，形成实体长序列样本；对每个虚拟阵元模拟得到的信号分别进行采样，形成模拟长序列样本；分别对实体长序列样本和模拟长序列样本进行划分。
具体的，对于一个M元基阵(M＝K+L，其中K为实体阵元L为虚拟阵元)，将K个实体阵元接受到的原始模拟数据分别进行采样，虚拟阵元上模拟所得的信号生成并进行采样，得到数字信号，采样周期为Ts，采样频率为fs＝1/Ts。相应的，
Figure BDA0002808707120000104
则第m个阵元上接收的长序列样本数据为xm(1),…,xm(i),…。将这段长序列分为N段。图3为本发明实施例一提供的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法中序列样本划分示意图。
S130,对所述多段数字信号进行傅里叶变换，得到所述多段数字信号对应的频域窄带数据。
由于将宽带信号通过划分取样，形成多段数字信号。将多段数字信号进行傅里叶变换，对应取出傅里叶变换后对应的频域窄带数据。并且分别对每段数据进行处理。比如对第n段，对各阵元数据
Figure BDA0002808707120000101
分别进行长度为L的DFT，得到频域窄带数据
Figure BDA0002808707120000102
S140,提取出多段频域窄带数据中相同窄带子带的数据，形成矩阵。
示例性的，所述提取出多段频域窄带数据中相同窄带子带的数据，形成矩阵，可以包括：提取出各段中相同的窄带子带的数据，形成矩阵
Figure BDA0002808707120000103
S150,根据所述矩阵计算得到每个窄带子带的方向DOA。
示例性的，所述根据所述矩阵计算得到每个窄带子带的方向DOA，可以包括：计算矩阵中带信号X(n)的第α个子带窄带信号Xα(n)的协差矩阵；对所述协差矩阵进行分解，得到信号子空间和噪声子空间；计算所述协差矩阵的MUSIC算法谱估计；根据所述MUSIC算法谱估计计算得到对应的信号DOA。
对每个窄带子带，用窄带波束合成中的方法设计波束加权向量w(fk)；为提高系统的分辨率，可以对各窄带子带设计波束加权向量时，采用超分辨算法中的MUSIC算法求解加权向量w(fk)，能得到分辨率突破瑞利限的测向估计结果。对于宽带信号X(n)的第α个子带窄带信号Xα(n)，其协防差距阵为：
R＝E[X*XH]＝AE[S*SH]AH+E[N*NH]＝ARsAH+RN
根据噪声子空间和信号子空间的正交性，将矩阵R特征分解后，可化为
Figure BDA0002808707120000111
其中Es为信号子空间，EN为噪声子空间。理想情况下信号子空间中的导向向量aH(θ)与EN正交，即aH(θ)EN＝0，故MUSIC算法的谱估计为
Figure BDA0002808707120000112
由于Xα(n)为实际采样中的快拍数据，信号协防差用采样协方差
Figure BDA0002808707120000113
代替，所分解出的噪声子空间的特征矩阵为
Figure BDA0002808707120000114
故所估计的信号DOA为：
θMUSIC＝argminaH(θ)
S160,综合统计每个子带窄带信号Xα(n)的信号DOA,形成宽带信号的DOA。
对各窄带信号得出的DOA估计结果进行统计综合，得到宽带信号s(t)的DOA估计
Figure BDA0002808707120000121
本发明实施例通过利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，并利用扩充拆分得到多段数字信号，并对多段数字信号进行处理，得到相应的多段窄带数据，并利用多段窄带数据的方向DOA进行矩阵合成，生成宽带信号的DOA。与现有方式相比，其无需多点信号同时进行采样，特别适用于缺少部分天线阵元的情况，同时相对于现有方式，减少了傅里叶变换的计算时长，增强了宽带信号测向的响应速度。
实施例二
图4为本发明实施例二提供的于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向装置的结构示意图，参见图4，所述虚拟阵元的宽带信号超分辨测向装置，包括：
扩充模块210，用于利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，以得到天线阵列信号；
拆分模块220，用于对所述天线阵列信号进行拆分，以得到多段数字信号；
变换模块230，用于对所述多段数字信号进行傅里叶变换，得到所述多段数字信号对应的频域窄带数据；
提取模块240，用于提取出多段频域窄带数据中相同窄带子带的数据，形成矩阵；
计算模块250，用于根据所述矩阵计算得到每个窄带子带的方向DOA；
综合统计模块260，用于综合统计每个子带窄带信号X^α(n)的信号DOA,形成宽带信号的DOA。
本发明所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向装置通过利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，并利用扩充拆分得到多段数字信号，并对多段数字信号进行处理，得到相应的多段窄带数据，并利用多段窄带数据的方向DOA进行矩阵合成，生成宽带信号的DOA。与现有方式相比，其无需多点信号同时进行采样，特别适用于缺少部分天线阵元的情况，同时相对于现有方式，减少了傅里叶变换的计算时长，增强了宽带信号测向的响应速度。
在本实施例的一个优选实施方式中，进一步的，所述扩充模块，用于：
计算矩阵中带信号X(n)的第α个子带窄带信号Xα(n)的协差矩阵；
对所述协差矩阵进行分解，得到信号子空间和噪声子空间；
计算所述协差矩阵的MUSIC算法谱估计；
根据所述MUSIC算法谱估计计算得到对应的信号DOA。
在本实施例的一个优选实施方式中，所述拆分模块用于：
对每个实体阵元接收到的信号分别进行采样，形成实体长序列样本；
对每个虚拟阵元模拟得到的信号分别进行采样，形成模拟长序列样本；
分别对实体长序列样本和模拟长序列样本进行划分。
在本实施例的一个优选实施方式中，所述提取模块用于：
提取出各段中相同的窄带子带的数据，形成矩阵
Figure BDA0002808707120000141
Figure BDA0002808707120000142
在本实施例的一个优选实施方式中，所述计算模块，用于：
计算矩阵中带信号X(n)的第α个子带窄带信号Xα(n)的协差矩阵；
对所述协差矩阵进行分解，得到信号子空间和噪声子空间；
计算所述协差矩阵的MUSIC算法谱估计；
根据所述MUSIC算法谱估计计算得到对应的信号DOA。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法，其特征在于，包括：
利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，以得到天线阵列信号；
对所述天线阵列信号进行拆分，以得到多段数字信号；
对所述多段数字信号进行傅里叶变换，得到所述多段数字信号对应的频域窄带数据；
提取出多段频域窄带数据中相同窄带子带的数据，形成矩阵；
根据所述矩阵计算得到每个窄带子带的方向DOA；
综合统计每个子带窄带信号Xα(n)的信号DOA,形成宽带信号的DOA。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法，其特征在于，所述利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，以得到天线阵列信号，包括：
计算正常天线接受信号相对于原点的时间差；
计算虚拟天线收信号的理论时间差；
根据所述相对于原点的时间差构建实体阵元阵列流型矩阵；
根据所述理论时间差构建虚拟阵元阵列流型矩阵；
根据所述实体阵元阵列流型矩阵和虚拟阵元阵列流型矩阵得到天线阵列信号。
3.根据权利要求1所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法，其特征在于，所述对所述天线阵列信号进行拆分，包括：
对每个实体阵元接收到的信号分别进行采样，形成实体长序列样本；
对每个虚拟阵元模拟得到的信号分别进行采样，形成模拟长序列样本；
分别对实体长序列样本和模拟长序列样本进行划分。
4.根据权利要求1所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法，其特征在于，所述提取出多段频域窄带数据中相同窄带子带的数据，形成矩阵，包括：
提取出各段中相同的窄带子带的数据，形成矩阵
Figure FDA0002808707110000021
Figure FDA0002808707110000022
5.根据权利要求1所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向方法，其特征在于，所述根据所述矩阵计算得到每个窄带子带的方向DOA，包括：
计算矩阵中带信号X(n)的第α个子带窄带信号Xα(n)的协差矩阵；
对所述协差矩阵进行分解，得到信号子空间和噪声子空间；
计算所述协差矩阵的MUSIC算法谱估计；
根据所述MUSIC算法谱估计计算得到对应的信号DOA。
6.一种基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向装置，其特征在于，包括：
扩充模块，用于利用虚拟阵元对实体阵元进行扩充，以得到天线阵列信号；
拆分模块，用于对所述天线阵列信号进行拆分，以得到多段数字信号；
变换模块，用于对所述多段数字信号进行傅里叶变换，得到所述多段数字信号对应的频域窄带数据；
提取模块，用于提取出多段频域窄带数据中相同窄带子带的数据，形成矩阵；
计算模块，用于根据所述矩阵计算得到每个窄带子带的方向DOA，
综合统计模块，用于综合统计每个子带窄带信号X^α(n)的信号DOA,形成宽带信号的DOA。
7.根据权利要求6所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向装置，其特征在于，所述扩充模块用于：
计算正常天线接受信号相对于原点的时间差；
计算虚拟天线收信号的理论时间差；
根据所述相对于原点的时间差构建实体阵元阵列流型矩阵；
根据所述理论时间差构建虚拟阵元阵列流型矩阵；
根据所述实体阵元阵列流型矩阵和虚拟阵元阵列流型矩阵得到天线阵列信号。
8.根据权利要求6所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向装置，其特征在于，所述拆分模块用于：
对每个实体阵元接收到的信号分别进行采样，形成实体长序列样本；
对每个虚拟阵元模拟得到的信号分别进行采样，形成模拟长序列样本；
分别对实体长序列样本和模拟长序列样本进行划分。
9.根据权利要求6所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向装置，其特征在于，所述提取模块用于：
提取出各段中相同的窄带子带的数据，形成矩阵
Figure FDA0002808707110000041
Figure FDA0002808707110000042
10.根据权利要求6所述的基于虚拟阵元的宽带信号超分辨测向装置，其特征在于，所述计算模块，用于：
计算矩阵中带信号X(n)的第α个子带窄带信号Xα(n)的协差矩阵；
对所述协差矩阵进行分解，得到信号子空间和噪声子空间；
计算所述协差矩阵的MUSIC算法谱估计；
根据所述MUSIC算法谱估计计算得到对应的信号DOA。
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