CN113050027B - 一种幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法，该方法首先通过阵列接收信号，采用特征分解的方法来估计噪声功率和幅度误差；然后基于补偿后的协方差矩阵，使用稀疏重构的方法将波达方向估计问题转化为稀疏框架下的非凸优化问题；最后采用交替优化的方法来估计网格角度和偏离角度。该估计方法能有效地消除相位误差在波达方向估计时的影响，具有更好的适应度，提高了算法的分辨率和估计的精度。

Description

一种幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法
技术领域
本发明涉及阵列信号处理领域，尤其涉及一种幅相误差(Gain-phase Error)情况下基于稀疏重构的波达方向(Direction-of-arrival，DOA)估计方法。
背景技术
信号的波达方向估计是阵列信号处理领域的一个重要研究内容，被广泛应用于雷达、声呐、无线通信等领域。关于信号的波达方向估计有着许多经典的高分辨率算法，其中包括多重信号分类(Multiple Signal Classification，MUSIC)算法和旋转不变子空间(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques，ESPRIT)算法等。这些经典的高分辨率算法大多都以阵列流形精确已知为前提的，在实际工程应用过程中，由于气候、环境及阵元器件本身等因素的变化产生信号在信道中传输时放大器增益不一致，导致了阵列天线通道间的幅度和相位误差，这会造成实际阵列流形发生偏差，使得经典的高分辨率信号波达方向估计算法的性能急剧下降，严重时甚至失效。
早期的阵列误差校正主要是通过对阵列流形直接进行离散测量、内插、存储来实现的。而后人们通过对阵列扰动进行建模，将阵列误差校正逐渐转化为参数估计问题，大体可以分为有源校正和自校正。有源校正需要外置辅助源或其他辅助设施，在一定程度上增加了信号波达方向估计设备的成本，且对硬件和环境的要求严格，在很多情况下并不适用。自校正则是根据某种优化函数对信号波达方向和阵列误差参数进行估计，它无需额外的方位精确已知的辅助源，且可以实现在线估计。随着现代信息技术的飞速发展，信号环境正朝着低信噪比、小快拍数等条件转变，在这样的条件下，现有基于子空间的校正算法性能表现不尽如人意，这给需要大量接收数据的幅相误差自校正算法带来了极大的挑战。
近年来，稀疏重构技术和压缩感知理论的兴起和发展吸引了大量学者的研究，基于稀疏重构的波达方向估计和幅相误差校正方法为现代信号环境下的校正算法提供了新的思路，其对任意阵列形状的适应性更好，需求数据量更少。用稀疏的形式表示阵列数据模型，然后通过求解优化问题从而获取原始信号进而得到波达方向角，可以很大程度地提高估计算法的准确度，从而弥补传统算法的不足。在实际实验过程中，这类方法需要对整个空间域进行网格划分，而网络划分的粗细程度会直接影响算法计算复杂度和波达方向的估计精度。当信号方向未严格落在划分的网格上(Off-grid)时会引入偏离误差，从而导致估计精度随着真实信号与网格间偏移量的增加而降低。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法，具体技术方案如下：
一种幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法，该方法包括以下步骤：
S1：通过阵列接收信号计算协方差矩阵，采用特征分解的方法来估计噪声功率，根据所述噪声功率和协方差矩阵的主对角线数据进行幅度误差的估计和补偿，得到补偿后的协方差矩阵；
S2：根据S1得到的补偿后的协方差矩阵，采用稀疏重构的方法将波达方向估计问题转化为稀疏框架下的非凸优化问题；
S3：采用交替优化的方法将双参数的非凸优化问题转化成凸优化问题，求解凸优化问题得到网格角度和偏离角度，得到最终的信源角度估计值。
进一步地，所述S1通过以下子步骤来实现：
S1.1：计算阵列接收信号X(t)的协方差矩阵R，而后采用下式对其进行特征值分解，从中获得降序排列的特征值λm
其中，M表示阵元个数，λm表示降序排列的特征值，vm表示为与特征值λm相对应的特征向量，(·)H表示共轭转置；
S1.2：根据S1.1所得的特征值λm，利用下式估计噪声功率
其中，K表示信源个数；
S1.3：根据所得协方差矩阵R和噪声功率估计值采用下式对幅度误差进行估计
其中，ρm表示第m个阵元的幅度误差估计值，rm，m表示协方差矩阵(m，m)处的值；
S1.4：利用下式将估计所得的幅度误差矩阵ρm在协方差矩阵R中进行补偿，消去幅度误差的影响，得到补偿后的协方差矩阵R1
其中，G＝diag{[ρ1，ρ2，...，ρM]}表示幅度误差估计矩阵，IM表示大小为M的单位矩阵。
进一步地，所述S2通过以下子步骤来实现：
S2.1：根据S1.4所得补偿后的协方差矩阵R1，对其矩阵元素进行取模操作得|R1|，取其上三角区域的元素，并消去主对角线中重复的相同大小的元素，然后按下式进行重新排列
其中，是新定义的由角度θk构成的导向矢量矩阵，/>是新定义的由K个信号的功率构成的矩阵，σk 2表示第k个信号的功率，(·)T表示转置，b(θk)表示对应于角度θk的导向矢量，其取值如下式所示
其中，τk,m表示第k个信号在第m个阵元相对于参考阵元的延迟；
S2.2：设定空间网格间距Δ，构造超完备的角度集合Θ＝{-90°，-90°+Δ，…，90°-Δ}，从而将式(5)扩展到Θ上得到下式的超完备输出模型
x＝|Bp| (9)
B＝[b(-90°)，b(-90°+Δ)，…，b(90°-Δ)] (10)
其中，B是与相对应的扩展到Θ上所构成的导向矢量矩阵，p是与/>相对应的扩展到Θ上所构成的矩阵；
S2.3：当实际信源方向未能严格落在所构造的网格上时存在偏离角度6，采用一阶泰勒展开将导向矢量B(θ)修正为
其中，为修正后的导向矢量；
S2.4：利用优化理论，将S2.3所得修正后的超完备输出模型转化为下式的非凸优化问题
minp,δ||x-|Bp+B′δp|||2 2。 (13)
进一步地，所述S3通过以下子步骤来实现：
S3.1：初始化偏离角度矩阵δ＝0l，优化式(13)的问题，将其转化为下式问题
其中，w＝[w1，w2，...，wM]T，γ1表示规则化常数，Aq＝bq Hbq，bq表示B的第q行；
S3.2：采用可行点追踪算法的思想将式(14)转化为下式的凸优化问题，并求解式(15)得稀疏矩阵p，求得稀疏矩阵p中非零项对应角度θ；
其中，c＝[c1，c2，...，cQ]T，μ1表示另一个规则化常数，z表示任意的和p同规格的矩阵；
S3.3：根据S3.2所得稀疏矩阵p来求解式(13)的问题，将其转化为下式问题
其中，γ2表示规则化常数，C＝Bp表示已知量，Dδ＝B′δp，D表示中间转换量，δ表示偏离角度矩阵，Eq＝dq Hdq，dq表示D的第q行；
S3.4：采用可行点跟踪算法的思想将式(16)转化为下式的凸优化问题，求解公式(17)，得到偏离角度估计矩阵δ
S3.5：获取S3.2所得的网格角度矩阵θ对应的索引矩阵β，将网格角度矩阵θ和S3.4所得的偏离角度矩阵δ加和的结果与索引矩阵β进行点乘，得最终的信源角度估计值为
其中，索引矩阵β与网格角度矩阵θ维度相同，β在估计角度的索引处值为1，其余为0，(·)代表矩阵的点乘，即矩阵对应元素相乘。
本发明的有益效果如下：
本发明的基于稀疏重构的幅相误差校正及波达方向估计方法，通过直接取补偿协方差矩阵各元素的模长，有效地消除了相位误差在波达方向估计时的影响，采用稀疏重构的技术，着眼于补偿信号未能严格落在划分的网格上时产生的偏离误差的情况，提升了波达方向估计的精度。
附图说明
图1是幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法流程图。
图2是阵列空间域网格划分示意图。
图3是本发明与同领域其他算法进行波达方向估计的均方根误差与相位误差的关系对比图。
图4是本发明与同领域其他算法进行波达方向估计的均方根误差与信噪比的关系对比图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，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。
如图1所示，本发明的幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法，包括如下步骤：
S1：通过阵列接收信号计算协方差矩阵，采用特征分解的方法来估计噪声功率，根据所述噪声功率和协方差矩阵的主对角线数据进行幅度误差的估计和补偿，得到补偿后的协方差矩阵；所述S1通过以下子步骤来实现：
S1.1：计算阵列接收信号X(t)的协方差矩阵R，而后采用下式对其进行特征值分解，从中获得降序排列的特征值λm
其中，M表示阵元个数，λm表示降序排列的特征值，vm表示为与特征值λm相对应的特征向量，(·)H表示共轭转置；
S1.2：根据S1.1所得的特征值λm，利用下式估计噪声功率
其中，K表示信源个数；
S1.3：根据所得协方差矩阵R和噪声功率估计值采用下式对幅度误差进行估计
其中，ρm表示第m个阵元的幅度误差估计值，rm，m表示协方差矩阵(m，m)处的值；
S1.4：利用下式将估计所得的幅度误差矩阵ρm在协方差矩阵R中进行补偿，消去幅度误差的影响，得到补偿后的协方差矩阵R1
其中，G＝diag{[ρ1，ρ2，...，ρM]}表示幅度误差估计矩阵，IM表示大小为M的单位矩阵。
S2：根据S1得到的补偿后的协方差矩阵，采用稀疏重构的方法将波达方向估计问题转化为稀疏框架下的非凸优化问题；所述S2通过以下子步骤来实现：
S2.1：根据S1.4所得补偿后的协方差矩阵R1，对其矩阵元素进行取模操作得|R1|，取其上三角区域的元素，并消去主对角线中重复的相同大小的元素，然后按下式进行重新排列
其中，是新定义的由角度θk构成的导向矢量矩阵，/>是新定义的由K个信号的功率构成的矩阵，σk 2表示第k个信号的功率，(·)T表示转置，b(θk)表示对应于角度θk的导向矢量，其取值如下式所示
其中，τk,m表示第k个信号在第m个阵元相对于参考阵元的延迟；
S2.2：设定波达方向角域空间范围网格间距Δ，由稀疏重构的方法构造超完备的角度集合Θ＝{-90°，-90°+Δ，…，90°-Δ}，从而将式(5)扩展到Θ上得到下式的超完备输出模型
x＝|Bp| (9)
B＝[b(-90°)，b(-90°+Δ)，…，b(90°-Δ)] (10)
其中，B是与相对应的扩展到Θ上所构成的导向矢量矩阵，p是与/>相对应的扩展到Θ上所构成的矩阵；
S2.3：当实际信源方向未能严格落在所构造的网格上时存在偏离角度δ，采用一阶泰勒展开将导向矢量B(θ)修正为
其中，为修正后的导向矢量；
S2.4：利用优化理论，将S2.3所得修正后的超完备输出模型转化为下式的非凸优化问题
minp，δ||x-|Bp+B′δp|||2 2。 (13)
S3：采用交替优化的方法将双参数的非凸优化问题转化成凸优化问题，求解凸优化问题得到网格角度和偏离角度，并将两者求和，得到最终的信源角度估计值；所述S3通过以下子步骤来实现：
S3.1：初始化偏离角度矩阵δ＝0l，优化式(13)的问题，将其转化为下式问题
其中，w＝[w1，w2，...，wM]T，γ1表示规则化常数，Aq＝bq Hbq，bq表示B的第q行；
S3.2：采用可行点追踪算法的思想将式(14)转化为下式的凸优化问题，并求解式(15)得稀疏矩阵p，求得稀疏矩阵p中非零项对应角度θ；
其中，c＝[c1，c2，...，cQ]T，μ1表示另一个规则化常数，z表示任意的和p同规格的矩阵；
S3.3：根据S3.2所得稀疏矩阵p来求解式(13)的问题，将其转化为下式问题
其中，γ2表示规则化常数，C＝Bp表示已知量，Dδ＝B′δp，D表示中间转换量，δ表示偏离角度矩阵，Eq＝dq Hdq，dq表示D的第q行；
S3.4：采用可行点跟踪算法的思想将式(16)转化为下式的凸优化问题，求解公式(17)，得到偏离角度估计矩阵δ
S3.5：获取S3.2所得的网格角度矩阵θ对应的索引矩阵β，将网格角度矩阵θ和S3.4所得的偏离角度矩阵δ加和的结果与索引矩阵β进行点乘，得最终的信源角度估计值为
其中，索引矩阵β与网格角度矩阵θ维度相同，β在估计角度的索引处值为1，其余为0，(·)代表矩阵的点乘，即矩阵对应元素相乘。
图2是阵列空间域网格划分示意图，其中菱形代表阵元，空心圆代表划分空间域的网格点，网格间距为Δ，实心圆代表信号的实际方向。当空心圆和实心圆重合时表示信号的实际方向正好落在网格之上，反之，网格划分模型将产生一定的偏离误差δ。
图3是本发明与同领域其他算法进行波达方向估计的均方根误差与相位误差的关系对比图，从图3中可以看出，随着初始相位误差的增大，本发明进行波达方向估计的均方根误差并不随之变化，本方法(图中的proposed曲线)能有效地消除相位误差在波达方向估计时的影响。
图4是本发明与同领域其他算法进行波达方向估计的均方根误差与信噪比的关系对比图，从图4中可以看出，随着信噪比的增加，波达方向估计的均方根误差均随着减小，特别是当信噪比大于15dB时，本方法(图中的proposed曲线)的均方根误差相比于其他算法更小，说明本方法能提升波达方向估计的精度。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例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。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：通过阵列接收信号计算协方差矩阵，采用特征分解的方法来估计噪声功率，根据所述噪声功率和协方差矩阵的主对角线数据进行幅度误差的估计和补偿，得到补偿后的协方差矩阵；
S2：根据S1得到的补偿后的协方差矩阵，采用稀疏重构的方法将波达方向估计问题转化为稀疏框架下的非凸优化问题；
S3：采用交替优化的方法将双参数的非凸优化问题转化成凸优化问题，求解凸优化问题得到网格角度和偏离角度，得到最终的信源角度估计值；
所述S2通过以下子步骤来实现：
S2.1：根据S1所得补偿后的协方差矩阵R1，对其矩阵元素进行取模操作得|R1|，取其上三角区域的元素，并消去主对角线中重复的相同大小的元素，然后按下式进行重新排列
其中，是新定义的由角度θk构成的导向矢量矩阵，/>是新定义的由K个信号的功率构成的矩阵，σk 2表示第k个信号的功率，(·)T表示转置，b(θk)表示对应于角度θk的导向矢量，其取值如下式所示
其中，τk,m表示第k个信号在第m个阵元相对于参考阵元的延迟；
S2.2：设定空间网格间距Δ，构造超完备的角度集合Θ＝{-90°,-90°+Δ,…,90°-Δ}，从而将式(1)扩展到Θ上得到下式的超完备输出模型
x＝|Bp| (5)
B＝[b(-90°),b(-90°+Δ),…,b(90°-Δ)] (6)
其中，B是与相对应的扩展到Θ上所构成的导向矢量矩阵，p是与/>相对应的扩展到Θ上所构成的矩阵；
S2.3：当实际信源方向未能严格落在所构造的网格上时存在偏离角度δ，采用一阶泰勒展开将导向矢量B(θ)修正为
其中，为修正后的导向矢量；
S2.4：利用优化理论，将S2.3所得修正后的超完备输出模型转化为下式的非凸优化问题
minp,δ||x-|Bp+B′δp|||2 2 (9)
所述S3通过以下子步骤来实现：
S3.1：初始化偏离角度矩阵δ＝0l，优化式(9)的问题，将其转化为下式问题
其中，w＝[w1,w2,…,wM]T，γ1表示规则化常数，Aq＝bq Hbq，bq表示B的第q行；
S3.2：采用可行点追踪算法的思想将式(10)转化为下式的凸优化问题，并求解式(11)得稀疏矩阵p，求得稀疏矩阵p中非零项对应角度θ；
其中，c＝[c1,c2,…,cQ]T，μ1表示另一个规则化常数，z表示任意的和p同规格的矩阵；
S3.3：根据S3.2所得稀疏矩阵p来求解式(9)的问题，将其转化为下式问题
其中，γ2表示规则化常数，C＝Bp表示已知量，Dδ＝B′δp，D表示中间转换量，δ表示偏离角度矩阵，Eq＝dq Hdq，dq表示D的第q行；
S3.4：采用可行点跟踪算法的思想将式(12)转化为下式的凸优化问题，求解公式(13)，得到偏离角度估计矩阵δ
S3.5：获取S3.2所得的网格角度矩阵θ对应的索引矩阵β，将网格角度矩阵θ和S3.4所得的偏离角度矩阵δ加和的结果与索引矩阵β进行点乘，得最终的信源角度估计值为
其中，索引矩阵β与网格角度矩阵θ维度相同，β在估计角度的索引处值为1，其余为0，(·)代表矩阵的点乘，即矩阵对应元素相乘。
2.根据权利要求1所述的幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法，其特征在于，所述S1通过以下子步骤来实现：
S1.1：计算阵列接收信号X(t)的协方差矩阵R，而后采用下式对其进行特征值分解，从中获得降序排列的特征值λm
其中，M表示阵元个数，λm表示降序排列的特征值，vm表示为与特征值λm相对应的特征向量，(·)H表示共轭转置；
S1.2：根据S1.1所得的特征值λm，利用下式估计噪声功率
其中，K表示信源个数；
S1.3：根据所得协方差矩阵R和噪声功率估计值采用下式对幅度误差进行估计
其中，ρm表示第m个阵元的幅度误差估计值，rm,m表示协方差矩阵(m,m)处的值；
S1.4：利用下式将估计所得的幅度误差矩阵ρm在协方差矩阵R中进行补偿，消去幅度误差的影响，得到补偿后的协方差矩阵R1
其中，G＝diag{[ρ1,ρ2,…,ρM]}表示幅度误差估计矩阵,IM表示大小为M的单位矩阵。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113050027B (zh) * 2021-03-08 2023-09-19 浙江大学 一种幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104539340A (zh) * 2014-12-26 2015-04-22 南京邮电大学 一种基于稀疏表示和协方差拟合的稳健波达角估计方法
CN106842113A (zh) * 2016-12-12 2017-06-13 西北工业大学 高采样1比特量化情况下的信号到达角高精度估计方法
CN107329110A (zh) * 2017-08-24 2017-11-07 浙江大学 基于稀疏阵列直接内插的波达方向估计方法
CN110824415A (zh) * 2019-11-19 2020-02-21 中国人民解放军国防科技大学 一种基于多发多收阵列的稀疏波达方向角度估计方法
EP3690483A1 (en) * 2019-02-04 2020-08-05 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. A method for synthesis of antenna array layouts or selection of waveform in a set of mutually incoherent apertures for radar and radio-frequency applications
CN111707985A (zh) * 2020-06-15 2020-09-25 浙江理工大学 基于协方差矩阵重构的off-grid DOA估计方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2720222C3 (de) * 1977-05-05 1980-07-31 C. Plath Gmbh Nautisch Elektronische Technik, 2000 Hamburg Verfahren und Anordnung zur Bestimmung der Einfallsrichtung elektromagnetischer Wellen
US9559417B1 (en) * 2010-10-29 2017-01-31 The Boeing Company Signal processing
CN103941220B (zh) 2014-04-25 2016-06-01 电子科技大学 一种基于稀疏重构的网格外目标波达方向估计方法
CN104020438B (zh) 2014-06-20 2016-08-24 西安电子科技大学 基于稀疏表示的波达方向角估计方法
CN104020439B (zh) 2014-06-20 2016-06-29 西安电子科技大学 基于空间平滑协方差矩阵稀疏表示的波达方向角估计方法
US10386447B2 (en) * 2015-09-16 2019-08-20 Qatar University Method and apparatus for simple angle of arrival estimation
US11119183B2 (en) 2018-12-21 2021-09-14 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Signal emitter location determination using sparse DOA estimation based on a multi-level prime array with compressed subarray
CN110927659B (zh) * 2019-11-25 2022-01-14 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
CN113050027B (zh) * 2021-03-08 2023-09-19 浙江大学 一种幅相误差情况下基于稀疏重构的波达方向估计方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104539340A (zh) * 2014-12-26 2015-04-22 南京邮电大学 一种基于稀疏表示和协方差拟合的稳健波达角估计方法
CN106842113A (zh) * 2016-12-12 2017-06-13 西北工业大学 高采样1比特量化情况下的信号到达角高精度估计方法
CN107329110A (zh) * 2017-08-24 2017-11-07 浙江大学 基于稀疏阵列直接内插的波达方向估计方法
EP3690483A1 (en) * 2019-02-04 2020-08-05 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. A method for synthesis of antenna array layouts or selection of waveform in a set of mutually incoherent apertures for radar and radio-frequency applications
CN110824415A (zh) * 2019-11-19 2020-02-21 中国人民解放军国防科技大学 一种基于多发多收阵列的稀疏波达方向角度估计方法
CN111707985A (zh) * 2020-06-15 2020-09-25 浙江理工大学 基于协方差矩阵重构的off-grid DOA估计方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一种基于压缩感知的离格阵列测向方法;陈俣;;数据采集与处理(第06期);全文 *
基于压缩感知的分布式MIMO成像雷达网格失配问题研究;张海龙;陆广华;于慧;王东进;;现代雷达(第12期);全文 *
基于压缩感知的稀疏重构DOA估计算法;包晓蕾;曲行根;王卓英;;武汉理工大学学报(信息与管理工程版)(第06期);全文 *
基于稀疏离网模型的阵列幅相误差校正算法研究;徐少波;贾思琪;;信息记录材料(第06期);全文 *
基于随机扰动技术的共形阵列失效单元非凸压缩感知近场诊断方法;李玮;邓维波;杨强;Marco Donald Migliore;;电子学报(第12期);全文 *

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Publication number Publication date
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