CN115022963B - 基于蓝牙的室内定位方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例的提出了一种基于蓝牙的室内定位方法及装置，接收器天线组基于接收到的信号样本进行构建以生成信号向量矩阵后，从向量矩阵中选取包含多个到达角信号的信号组，分别基于均匀矩形阵列和圆形M阵列进行预处理计算；然后，将预处理结果输入估计模型，对偏移量和到达角进行同步估计；最后基于偏移量和到达角的估计结果，通过定位算法处理并生成定位结果。该方法将载频偏移的估计引入定位方法中，同时基于两种阵列对估计过程进行校正，优化了相位采样误差，从而使得AOA的精度进一步提高，可以得到更为精确的定位结果。

Description

基于蓝牙的室内定位方法及装置
【技术领域】
本发明涉及定位技术领域，尤其涉及一种基于蓝牙的室内定位方法及装置。
【背景技术】
BLE(Bluetooth Low Energy，低功耗蓝牙)定位具有低成本和低功耗的优点，目前已广泛应用于诸多领域。但是在低频、窄带宽和电磁干扰的影响下，使得BLE信号强度波动严重，从会造成BLE定位过程中无法稳定地获取位置信息。另外，在BLE定位过程中，受到BLE硬件精度的限制，接收机和蓝牙室内定位发射机之间载频不匹配会导致的载频偏移，而随着载频偏移的累积会导致相位采样误差，从而影响AOA(Angle Of Arrival，到达角)的精度。
【发明内容】
有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于蓝牙的室内定位方法及装置。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于蓝牙的室内定位方法，所述方法包括：
S1、接收器天线组基于接收到的信号样本进行构建以生成信号向量矩阵；
S2、从所述向量矩阵中选取包含多个到达角信号的信号组，分别基于均匀矩形阵列和圆形M阵列进行预处理计算；
S3、将预处理结果输入估计模型，对偏移量和到达角进行同步估计；
S4、基于偏移量和到达角的估计结果，通过定位算法处理并生成定位结果。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S1具体包括：
所述S1具体包括：
将信号样本k的信号向量表示为：
r(k)＝Ap(k)+q(k)，其中，A为组合阵列流形A＝[AS,AM]T，AS对应着均匀矩形阵列的流形矩阵，AM对应着圆形M阵列的流形矩阵；p(k)为信号向量，q(k)为加性高斯白噪声向量；
将K个信号样本共同组成构建为信号向量矩阵，其中,K＝X×T×fa/2fb，X为天线组的天线数量，T-1为每个天线的切换次数，fa为采样率的上限，fb为采样率的下限。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S2具体包括：
从所述向量矩阵中选取至少包含2个到达角信号的信号组；
基于均匀矩形阵列和圆形M阵列建立含有载波偏移的预处理模型：
模型中的天线x的第k个信号向量在间隔t所对应相位为：
其中，x＝1,…,X，k＝1,…,K，/>为第k个信号向量在间隔t所对应的参考相位，d为阵列半径，fc为基本载波频率，nxk(t)为天线x的第k个信号向量在间隔t所对应高斯白噪声，X为天线总数，K为样本总数；
通过由均匀矩形阵列计算出的校正分量对预处理模型所得结果进行修正。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，通过由均匀矩形阵列计算出的校正分量对预处理模型所得结果进行修正，具体包括：
基于均匀矩形阵列分别构建天线分量Eθ和样本分量Kθ；
基于天线分量Eθ、样本分量Kθ和基本载波频率fc建立修正分量方程：φ0为经验相位；
通过公式对预处理模型所得结果/>进行修正，ξ为修正因子。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述天线分量通过如下公式进行计算：其中，τstep为搜索步长，XS为均匀矩形阵列的天线数量；
所述样本分量通过如下公式进行计算： 其中，P(i)为第i个信号组的波束空间维数，Q(i)为第i个信号组的信号数量，ηi为第i个信号组的仰角搜索范围，μi为第i个信号组的方位角的搜索范围，I为信号组的总数。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S3具体包括：
建立迭代模型该模型基于相位变量/>和角度变量γ；
进行迭代计算直至Ψ收敛，即观测相位和目标相位之差达到最小时停止迭代；
根据迭代模型收敛时所对应的相位变量和角度变量θl，计算出到达角和偏移量。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述到达角的计算公式为：其中，dx,k＝|x-k|d0，d0为相邻天线的距离，χ偏移量补偿参数，/>为观测相位和目标相位之差的最小值。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于蓝牙的室内定位装置，所述装置包括：
构建模块，用于基于接收到的信号样本进行构建以生成信号向量矩阵；
预处理模块，用于从所述向量矩阵中选取包含多个到达角信号的信号组，分别基于均匀矩形阵列和圆形M阵列进行预处理计算；
估计模块，用于将预处理结果输入估计模型，对偏移量和到达角进行同步估计；
计算模块，用于基于偏移量和到达角的估计结果，通过定位算法处理并生成定位结果。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述构建模块具体用于：
将信号样本k的信号向量表示为：
r(k)＝Ap(k)+q(k)，其中，A为组合阵列流形A＝[AS,AM]T，AS对应着均匀矩形阵列的流形矩阵，AM对应着圆形M阵列的流形矩阵；p(k)为信号向量，q(k)为加性高斯白噪声向量；
将K个信号样本共同组成构建为信号向量矩阵，其中,K＝X×T×fa/2fb，X为天线组的天线数量，T-1为每个天线的切换次数，fa为采样率的上限，fb为采样率的下限。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述预处理模块具体用于：
从所述向量矩阵中选取至少包含2个到达角信号的信号组；
基于均匀矩形阵列和圆形M阵列建立含有载波偏移的预处理模型：
模型中的天线x的第k个信号向量在间隔t所对应相位为：
其中，x＝1,…,X，k＝1,…,K，/>为第k个信号向量在间隔t所对应的参考相位，d为阵列半径，fc为基本载波频率，nxk(t)为天线x的第k个信号向量在间隔t所对应高斯白噪声，X为天线总数，K为样本总数；
通过由均匀矩形阵列计算出的校正分量对预处理模型所得结果进行修正。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：
本发明实施例的方法中提出了一种基于蓝牙的室内定位方法及装置，接收器天线组基于接收到的信号样本进行构建以生成信号向量矩阵后，从向量矩阵中选取包含多个到达角信号的信号组，分别基于均匀矩形阵列和圆形M阵列进行预处理计算；然后，将预处理结果输入估计模型，对偏移量和到达角进行同步估计；最后基于偏移量和到达角的估计结果，通过定位算法处理并生成定位结果。该方法将载频偏移的估计引入定位方法中，同时基于两种阵列对估计过程进行校正，优化了相位采样误差，从而使得影响AOA的精度进一步提高，可以得到更为精确的定位结果。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例所提供的基于蓝牙的室内定位方法的流程示意图；
图2为本发明实施例所提供的基于蓝牙的室内定位装置的功能框图。
【具体实施方式】
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例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。
请参考图1，其为本发明实施例所提供的基于蓝牙的室内定位方法的流程示意图，如图所示，该方法包括以下步骤：
S1、接收器天线组基于接收到的信号样本进行构建以生成信号向量矩阵；
S2、从所述向量矩阵中选取包含多个到达角信号的信号组，分别基于均匀矩形阵列和圆形M阵列进行预处理计算；
S3、将预处理结果输入估计模型，对偏移量和到达角进行同步估计；
S4、基于偏移量和到达角的估计结果，通过定位算法处理并生成定位结果。
具体的，S1具体包括：
将信号样本k的信号向量表示为：
r(k)＝Ap(k)+q(k)，其中，A为组合阵列流形A＝[AS,AM]T，AS对应着均匀矩形阵列的流形矩阵，AM对应着圆形M阵列的流形矩阵；p(k)为信号向量，q(k)为加性高斯白噪声向量；
将K个信号样本共同组成构建为信号向量矩阵，其中,K＝X×T×fa/2fb，X为天线组的天线数量，T-1为每个天线的切换次数，fa为采样率的上限，fb为采样率的下限。
进一步地，S2具体包括：
从所述向量矩阵中选取至少包含2个到达角信号的信号组；
基于均匀矩形阵列和圆形M阵列建立含有载波偏移的预处理模型：
模型中的天线x的第k个信号向量在间隔t所对应相位为：
其中，x＝1,…,X，k＝1,…,K，/>为第k个信号向量在间隔t所对应的参考相位，d为阵列半径，fc为基本载波频率，nxk(t)为天线x的第k个信号向量在间隔t所对应高斯白噪声，X为天线总数，K为样本总数；
通过由均匀矩形阵列计算出的校正分量对预处理模型所得结果进行修正。
进一步地，S3具体包括：
通过由均匀矩形阵列计算出的校正分量对预处理模型所得结果进行修正，具体包括：
基于均匀矩形阵列分别构建天线分量Eθ和样本分量Kθ；
基于天线分量Eθ、样本分量Kθ和基本载波频率fc建立修正分量方程：φ0为经验相位；
通过公式对预处理模型所得结果/>进行修正，ξ为修正因子。
进一步地，所述天线分量通过如下公式进行计算：
所述天线分量通过如下公式进行计算： 其中，τstep为搜索步长，XS为均匀矩形阵列的天线数量；
所述样本分量通过如下公式进行计算： 其中，P(i)为第i个信号组的波束空间维数，Q(i)为第i个信号组的信号数量，ηi为第i个信号组的仰角搜索范围，μi为第i个信号组的方位角的搜索范围，I为信号组的总数。
进一步地，所述S3具体包括：
建立迭代模型该模型基于相位变量/>和角度变量θ；
进行迭代计算直至Ψ收敛，即观测相位和目标相位之差达到最小时停止迭代；
根据迭代模型收敛时所对应的相位变量和角度变量θl，计算出到达角和偏移量。
进一步地，进一步提供一种实现方式，所述到达角的计算公式为：所述到达角的计算公式为：其中，dx,k＝|x-k|d0，d0为相邻天线的距离，χ偏移量补偿参数，/>为观测相位和目标相位之差的最小值。
本发明实施例的方法中提出的基于蓝牙的室内定位方法，接收器天线组基于接收到的信号样本进行构建以生成信号向量矩阵后，从向量矩阵中选取包含多个到达角信号的信号组，分别基于均匀矩形阵列和圆形M阵列进行预处理计算；然后，将预处理结果输入估计模型，对偏移量和到达角进行同步估计；最后基于偏移量和到达角的估计结果，通过定位算法处理并生成定位结果。该方法将载频偏移的估计引入定位方法中，同时基于两种阵列对估计过程进行校正，优化了相位采样误差，从而使得影响AOA的精度进一步提高，可以得到更为精确的定位结果。
本发明实施例进一步给出实现上述方法实施例中各步骤及方法的装置实施例。
请参考图2，其为本发明实施例所提供的基于蓝牙的室内定位装置的功能框图，所述装置包括：
构建模块210，用于基于接收到的信号样本进行构建以生成信号向量矩阵；
预处理模块220，用于从所述向量矩阵中选取包含多个到达角信号的信号组，分别基于均匀矩形阵列和圆形M阵列进行预处理计算；
估计模块230，用于将预处理结果输入估计模型，对偏移量和到达角进行同步估计；
计算模块240，用于基于偏移量和到达角的估计结果，通过定位算法处理并生成定位结果。
具体地，构建模块具体用于：
将信号样本k的信号向量表示为：
r(k)＝Ap(k)+q(k)，其中，A为组合阵列流形A＝[AS,Am]T，As对应着均匀矩形阵列的流形矩阵，AM对应着圆形M阵列的流形矩阵；p(k)为信号向量，q(k)为加性高斯白噪声向量；
将K个信号样本共同组成构建为信号向量矩阵，其中,K＝X×T×fa/2fb，X为天线组的天线数量，T-1为每个天线的切换次数，fa为采样率的上限，fb为采样率的下限。
具体地，预处理模块具体用于：
从所述向量矩阵中选取至少包含2个到达角信号的信号组；
基于均匀矩形阵列和圆形M阵列建立含有载波偏移的预处理模型：
模型中的天线x的第k个信号向量在间隔t所对应相位为：
其中，x＝1,…,X，k＝1,…,K，/>为第k个信号向量在间隔t所对应的参考相位，d为阵列半径，fc为基本载波频率，nxk(t)为天线x的第k个信号向量在间隔t所对应高斯白噪声，X为天线总数，K为样本总数；
通过由均匀矩形阵列计算出的校正分量对预处理模型所得结果进行修正。
由于本实施例中的各单元模块能够执行图1所示的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1的相关说明。
在硬件层面，该装置可以包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该装置还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元或模块分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元或模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述，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，对于系统实施例而言，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实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理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权利要求范围之内。

Claims (4)

1.一种基于蓝牙的室内定位方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、接收器天线组基于接收到的信号样本进行构建以生成信号向量矩阵；
S2、从所述向量矩阵中选取包含多个到达角信号的信号组，分别基于均匀矩形阵列和圆形M阵列进行预处理计算；
S3、将预处理结果输入估计模型，对偏移量和到达角进行同步估计；
S4、基于偏移量和到达角的估计结果，通过定位算法处理并生成定位结果；
所述S1具体包括：
将信号样本k的信号向量表示为：
r(k)＝Ap(k)+q(k)，其中，A为组合阵列流形A＝[AS，AM]T，AS对应着均匀矩形阵列的流形矩阵，AM对应着圆形M阵列的流形矩阵；p(k)为信号向量，q(k)为加性高斯白噪声向量；
将K个信号样本共同组成构建为信号向量矩阵，其中，K＝X×T×fa/2fb，X为天线组的天线数量，T-1为每个天线的切换次数，fa为采样率的上限，fb为采样率的下限；
所述S2具体包括：
从所述向量矩阵中选取至少包含2个到达角信号的信号组；
基于均匀矩形阵列和圆形M阵列建立含有载波偏移的预处理模型：
模型中的天线x的第k个信号向量在间隔t所对应相位为：
其中，x＝1，...，X，k＝1，...，K，/>为第k个信号向量在间隔t所对应的参考相位，d为阵列半径，fc为基本载波频率，nxk(t)为天线x的第k个信号向量在间隔t所对应高斯白噪声，X为天线总数，K为样本总数；
通过由均匀矩形阵列计算出的校正分量对预处理模型所得结果进行修正；
通过由均匀矩形阵列计算出的校正分量对预处理模型所得结果进行修正，具体包括：
基于均匀矩形阵列分别构建天线分量Eθ和样本分量Kθ；
基于天线分量Eθ、样本分量Kθ和基本载波频率fc建立修正分量方程： φ0为经验相位；
通过公式对预处理模型所得结果/>进行修正，ξ为修正因子；
所述天线分量通过如下公式进行计算： 其中，τstep为搜索步长，XS为均匀矩形阵列的天线数量；
所述样本分量通过如下公式进行计算： 其中，P(i)为第i个信号组的波束空间维数，Q(i)为第i个信号组的信号数量，ηi为第i个信号组的仰角搜索范围，μi为第i个信号组的方位角的搜索范围，I为信号组的总数。
2.根据权利要求1所述的基于蓝牙的室内定位方法，其特征在于，所述S3具体包括：
建立迭代模型该模型基于相位变量/>和角度变量θ；
进行迭代计算直至Ψ收敛，即观测相位和目标相位之差达到最小时停止迭代；
根据迭代模型收敛时所对应的相位变量和角度变量θl，计算出到达角和偏移量。
3.根据权利要求2所述的基于蓝牙的室内定位方法，其特征在于，所述到达角的计算公式为：其中，dx，k＝|x-k|d0，d0为相邻天线的距离，χ偏移量补偿参数，为观测相位和目标相位之差的最小值。
4.一种基于蓝牙的室内定位装置，其特征在于，所述装置包括：
构建模块，用于基于接收到的信号样本进行构建以生成信号向量矩阵；
预处理模块，用于从所述向量矩阵中选取包含多个到达角信号的信号组，分别基于均匀矩形阵列和圆形M阵列进行预处理计算；
估计模块，用于将预处理结果输入估计模型，对偏移量和到达角进行同步估计；
计算模块，用于基于偏移量和到达角的估计结果，通过定位算法处理并生成定位结果；
所述构建模块具体用于：
将信号样本k的信号向量表示为：
r(k)＝Ap(k)+q(k)，其中，A为组合阵列流形A＝[AS，AM]T，AS对应着均匀矩形阵列的流形矩阵，AM对应着圆形M阵列的流形矩阵；p(k)为信号向量，q(k)为加性高斯白噪声向量；
将K个信号样本共同组成构建为信号向量矩阵，其中，K＝X×T×fa/2fb，X为天线组的天线数量，T-1为每个天线的切换次数，fa为采样率的上限，fb为采样率的下限；
所述预处理模块具体用于：
从所述向量矩阵中选取至少包含2个到达角信号的信号组；
基于均匀矩形阵列和圆形M阵列建立含有载波偏移的预处理模型：
模型中的天线x的第k个信号向量在间隔t所对应相位为：
其中，x＝1，...，X，k＝1，...，K，/>为第k个信号向量在间隔t所对应的参考相位，d为阵列半径，fc为基本载波频率，nxk(t)为天线x的第k个信号向量在间隔t所对应高斯白噪声，X为天线总数，K为样本总数；
通过由均匀矩形阵列计算出的校正分量对预处理模型所得结果进行修正；
所述预处理模块具体用于：
基于均匀矩形阵列分别构建天线分量Eθ和样本分量Kθ；
基于天线分量Eθ、样本分量Kθ和基本载波频率fc建立修正分量方程： φ0为经验相位；
通过公式对预处理模型所得结果/>进行修正，ξ为修正因子；
所述天线分量通过如下公式进行计算： 其中，τstep为搜索步长，XS为均匀矩形阵列的天线数量；
所述样本分量通过如下公式进行计算： 其中，P(i)为第i个信号组的波束空间维数，Q(i)为第i个信号组的信号数量，ηi为第i个信号组的仰角搜索范围，μi为第i个信号组的方位角的搜索范围，I为信号组的总数。
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