CN114152913A - 一种互耦均匀线阵doa估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种互耦均匀线阵DOA估计方法，涉及超声波阵列技术领域，包括以下步骤：预先确定超声波阵列结构，基于互耦误差矩阵进行矩阵重构并自校正；进行提出均匀线阵的校正算法；进行均匀线阵的DOA估计，针对现存互耦校正算法在未知互耦条件下的局限性，采用一种L1范数优化约束模型的块稀疏加权算法，该算法能够有效的解决未知互耦条件下对均匀线阵的DOA估计问题，本发明实现提高均匀超声阵列的准确定位，在自校正算法的准确基础上，经过互耦误差自校正算法与联合近似对角化算法处理过后的超声波阵列信号，可以有效的估计出准确的回波方向。
Description
技术领域
本发明涉及超声波阵列技术领域，具体来说，涉及一种互耦均匀线阵DOA估计方法。
背景技术
随着对空间域信号检测和参数估计的要求越来越高，阵列信号处理作为空间域处理的主要手段得到了迅速的发展和应用，空间谱估计技术作为阵列信号处理的一个重要研究领域，取得了长足的进展，高分辨率空间谱估计和测向技术也得到了发展，它具有高精度、高分辨率、可同时测量多个信号等优点，在军事领域有着广泛的应用前景，但是，该算法需要准确地知道阵列的流量，如果阵列的流量模式存在错误，则会导致阵列的精度快速下降；与传统方法相比，这些算法的性能完全落后，空间超分辨谱估计技术实际应用的瓶颈可能导致这些算法的穷竭，阵列误差校正是该系统的一个重要问题。
天线阵列的互耦效应是阵列天线固有的重要特征之一，其不仅对天线阵列的增益、波束宽度等电参数有一定的影响，而且会改变天线阵列信号的幅度与相位，从而严重影响天线阵列信号处理能力，因此，天线互耦是必须考虑的重要因素，亟需一种互耦均匀线阵DOA估计方法。
发明内容
本发明解决的技术问题是：针对相关技术中的问题，本发明提出一种互耦均匀线阵DOA估计方法，提高均匀超声阵列的准确定位，对超声波阵列信号互耦误差的自校正，在自校正算法的准确基础上，针对现存互耦校正算法在未知互耦条件下的局限性，采用一种L1加权范数块稀疏信号重构算法，该算法能够有效的解决未知互耦条件下对均匀线阵的DOA估计问题，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种互耦均匀线阵DOA估计方法，包括以下步骤：
步骤1，预先确定超声波阵列结构，标定信号模型结构，基于互耦误差矩阵进行矩阵重构并自校正；
步骤2，进行提出均匀线阵的校正算法；
步骤3，进行均匀线阵的DOA估计，建立均匀线阵误差模型。
进一步地，具体步骤如下：
确定由M个元素组成的集合I＝{i，i＝1，2，......M}，有M个传感器位于x轴上，阵元之间距离均为d，假设空间中有K个目标源入射到均匀线阵上，目标源的波长均为λ，方向角分别为θk(k＝1,2,...,K)，
其中，d为基本阵元间距单位，d＝λ/2，λ为载波波长；
在互耦误差条件下，均匀线性超声传感器接收阵列的数据模型可以写为：
其中A＝[Δ(θ1)，Δ(θ2),…,Δ(θK)]表示没有未知互耦系数的新阵列矩阵，式中C是块对角矩阵，其含有互耦系数，根据公式
其中信号向量s(t)是未知的，将块对角矩阵C与信号向量s(t)结合，是为了获得新的信号向量
且
的第Hk-H+1行到第Hk行对应于信号向量s(t)的第k个元素；
在互耦特性下，L1范数约束优化数学模型可以表示为
在实际应用中，A是未知的，为了能够对上式进行计算，引入一个常识矩阵
及加权矩阵W＝diag{w1,w2,…,wQ}，L1范数约束优化模型可以表示为如下形式：
通过上述方法，可以解决相互耦合误差的问题，为了对信号的尺寸系数获得同样的限制效果，根据Capon功率谱函数，得到信号功率，权值wi可以选取为入射方向为θi的信号功率的倒数的形式，加权值的形式可以表示为：
式中，
表示均匀线阵中间部分M-2P+2个元素的理想阵列流型矢量，
表示协方差矩阵，该矩阵是由阵列的输出信号计算得到的。
本发明的有益效果：本发明均匀线阵DOA估计方法，预先确定超声波阵列结构，基于互耦误差矩阵进行矩阵重构并自校正，进行提出均匀线阵的校正算法，进行均匀线阵的DOA估计，采用一种L1加权范数块稀疏信号重构算法，能够有效的解决未知互耦条件下对均匀线阵的DOA估计问题，经过互耦误差自校正算法，可以有效的估计出准确的回波方向。
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是根据本发明实施例的一种互耦均匀线阵DOA估计方法的信号处理结构示意图；
图2是根据本发明实施例的一种互耦均匀线阵DOA估计方法的均匀线阵信号模型；
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,根据本发明的实施例，提供了一种互耦均匀线阵DOA估计方法。
如图1、图2所示，根据本发明实施例的互耦均匀线阵DOA估计方法，包括以下步骤：
步骤1，预先确定超声波阵列结构，标定信号模型结构，基于互耦误差矩阵进行矩阵重构并自校正；
步骤2，进行提出均匀线阵的校正算法；
步骤3，进行均匀线阵的DOA估计，建立均匀线阵误差模型；
具体步骤如下：
确定由M个元素组成的集合I＝{i，i＝1，2，......M}，有M个传感器位于x轴上，阵元之间距离均为d，假设空间中有K个目标源入射到均匀线阵上，目标源的波长均为λ，方向角分别为θk(k＝1,2,...,K)，
其中，d为基本阵元间距单位，d＝λ/2，λ为载波波长；
在互耦误差条件下，均匀线性超声传感器接收阵列的数据模型可以写为：
其中A＝[Δ(θ1)，Δ(θ2),…,Δ(θK)]表示没有未知互耦系数的新阵列矩阵，式中C是块对角矩阵(互耦矩阵)，其含有互耦系数，根据公式
其中信号向量s(t)是未知的，将块对角矩阵C与信号向量s(t)结合，是为了获得新的信号向量
且
的第Hk-H+1行到第Hk行对应于信号向量s(t)的第k个元素；
在互耦特性下，L1范数约束优化数学模型可以表示为
在实际应用中，A是未知的，为了能够对上式进行计算，引入一个常识矩阵
及加权矩阵W＝diag{w1,w2,…,wQ}，L1范数约束优化模型可以表示为如下形式：
通过上述方法，可以解决相互耦合误差的问题，为了对信号的尺寸系数获得同样的限制效果，根据Capon功率谱函数，得到信号功率，权值wi可以选取为入射方向为θi的信号功率的倒数的形式。加权值的形式可以表示为：
式中，
表示均匀线阵中间部分M-2P+2个元素的理想阵列流型矢量，
表示协方差矩阵，该矩阵是由阵列的输出信号计算得到的。
借助于上述技术方案，通过预先标定超声波阵列结构，基于互耦误差矩阵进行矩阵重构并自校正，进行标定均匀线阵的校正算法，进行均匀线阵的DOA估计，实现提高均匀超声阵列的准确定位，在自校正算法的准确基础上，经过互耦误差自校正算法与联合近似对角化算法处理过后的超声波阵列信号，可以有效的估计出准确的回波方向。
另外，具体的，均匀线阵就是，有M个传感器位于x轴上，阵元之间距离均为d，假设空间中有K个目标源入射到均匀线阵上，这些目标源的波长均为λ，方向角分别为θk(k＝1,2,...,K)，
此时，阵列响应矢量记为：
定义方向矩阵为：
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过预先标定超声波阵列结构，基于互耦误差矩阵进行矩阵重构并自校正，进行标定均匀线阵的校正算法，进行均匀线阵的DOA估计，实现提高均匀超声阵列的准确定位，在自校正算法的准确基础上，经过互耦误差自校正算法与联合近似对角化算法处理过后的超声波阵列信号，可以有效的估计出准确的回波方向。
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 (3)
1.一种互耦均匀线阵DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：预先确定超声波阵列结构，标定信号模型结构，基于互耦误差矩阵进行矩阵重构并自校正；进行提出均匀线阵的校正算法，包括块结构导向矩阵、加权范数约束、确定非零块位置；进行均匀线阵的DOA估计，建立均匀线阵误差模型。
2.根据权利要求1所述的一种互耦均匀线阵DOA估计方法，其特征在于，步骤所述预先标定超声波阵列结构，包括以下步骤：确定由M个元素组成的集合I＝{i，i＝1，2，......M}，有M个传感器位于x轴上，阵元之间距离均为d(基本阵元间距单位，d＝λ/2)，假设空间中有K个目标源入射到均匀线阵上，目标源的波长均为λ(载波波长)，方向角分别为θk(k＝1,2,...,K)，
根据权利要求1所述的一种互耦均匀线阵DOA估计方法的预先确定超声波阵列结构，预先确定超声波阵列结构的步骤如下：
第一步：确定由M个元素组成的集合I＝{i，i＝1，2，......M}，有M个传感器位于x轴上，阵元之间距离均为d；其中，d为基本阵元间距单位，d＝λ/2，且λ为载波波长；
第二步：假设空间中有K个目标源入射到均匀线阵上，目标源的波长均为λ，方向角分别为θk(k＝1,2,...,K)。
3.根据权利要求1所述的一种互耦均匀线阵DOA估计方法，所述基于耦误差矩阵进行矩阵重构并自校正，包括以下步骤，其特征在于：
在互耦误差条件下，均匀线性超声传感器接收阵列的数据模型可以写为：
其中A＝[Δ(θ1)，Δ(θ2),…,Δ(θK)]表示没有未知互耦系数的新阵列矩阵，式中C是块对角矩阵，其含有互耦系数，根据公式
其中信号向量s(t)是未知的，将块对角矩阵C与信号向量s(t)结合，是为了获得新的信号向量
且
的第Hk-H+1行到第Hk行对应于信号向量s(t)的第k个元素；
在互耦特性下，L1范数约束优化数学模型可以表示为
在实际应用中，A是未知的，为了能够对上式进行计算，引入一个常识矩阵
加权矩阵W＝diag{w1,w2,L,wQ}，L1范数约束优化模型可以表示为如下形式：
由于EXSV＝XSV(p+1:M-p,:)，因此，只有XSV的中间部分数据作为一个子矩阵应用到了对回波角度θk的估计中；通过上述方法，可以解决相互耦合误差的问题，为了对信号的尺寸系数获得同样的限制效果，根据Capon功率谱函数，得到信号功率，权值wi可以选取为入射方向为θi的信号功率的倒数的形式，加权值的形式可以表示为：
式中，
表示均匀线阵中间部分M-2P+2个元素的理想阵列流型矢量，
表示协方差矩阵，该矩阵由阵列的输出信号计算得到。
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