DE202022105574U1 - Ein System zur Klassifizierung mehrerer Signale für die Schätzung der Ankunftsrichtung - Google Patents

Abstract

Ein Mehrfachsignalklassifizierungssystem (100) zur Schätzung der Ankunftsrichtung, wobei das System (100) Folgendes umfasst
mindestens einen Sensor (102) zur Bildung einer ULA-Datenmatrix (Uniform Linear Array) beim Empfang unkorrelierter schmalbandiger Quellen aus verschiedenen Richtungen;
ein Zerlegungsmodul (104), das mit den Sensoren (102) verbunden ist, um die gebildete Datenmatrix durch Nystrom-Technik in ein erstes Element X₁ und ein zweites Element X₂ zu zerlegen, um das Signal zu schätzen; und
ein Berechnungsmodul (106), das mit dem Zerlegungsmodul (104) verbunden ist, zum Berechnen von mindestens zwei Untermatrizen, die aus der zerlegten Matrix durch eine Mehrfachsignalklassifikationstechnik (MUSIC) erhalten werden, um eine unkorrelierte Ankunftsrichtung (DOA) bei der Berechnung des Rauschunterraums zu schätzen.

Description

• BEREICH DER ERFINDUNG
• Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Gebiet der Signalverarbeitungssysteme. Insbesondere bezieht sich die vorliegende Erfindung auf ein System zur Klassifizierung mehrerer Signale für die Schätzung der Einfallsrichtung.
• HINTERGRUND DER ERFINDUNG
• Die Verwendung von unterraumbasierten Methoden für die Schätzung der Ankunftsrichtung (DOA) wird dadurch behindert, dass die Berechnung der SCM und ihrer EVD bei einer großen Sensoranordnung und/oder Stichprobengröße unweigerlich die Komplexität der Berechnungen erhöht. Die meisten DOA-Schätzverfahren bieten einen Kompromiss zwischen Komplexität und Genauigkeit. Es ist bekannt, dass die unterraumbasierten Ansätze eine hochauflösende Schätzung der DOAs mit großer Genauigkeit bieten können. Viele klassische unterraumbasierte Ansätze sind jedoch rechenintensiv, da sie in hohem Maße von den Beobachtungen des gesamten Sensorarrays abhängen, um den Signal- oder Rauschunterraum zu konstruieren.
• In der Literatur sind zahlreiche Verfahren zur DOA-Schätzung beschrieben, bei denen die Richtungen der auftreffenden Quellen mithilfe einer spektralen Suchfunktion geschätzt werden.
• CA2819394C offenbart die Erfassung von Geräuschen durch die Extraktion von geometrischen Informationen aus Schätzungen der Ankunftsrichtung.
• US10331396B2 offenbart einen Filter und ein Verfahren zur informierten räumlichen Filterung unter Verwendung mehrerer momentaner Schätzungen der Ankunftsrichtung.
• US8203485B2 offenbart ein Verfahren zur Schätzung der Ankunftsrichtung und eine entsprechende Vorrichtung. Ein Verfahren umfasst das Erzeugen eines Korrelationsvektors von Basisbandsignalvektoren auf der Grundlage von Signalen, die von einer Vielzahl von Sensorvorrichtungen empfangen werden, das Erzeugen einer verallgemeinerten Hankel-Matrix R, die eine Kovarianzmatrix darstellt, auf die eine räumliche Mittelung auf der Grundlage des Korrelationsvektors angewendet wird, das Erzeugen einer Kernel-Matrix Ω1, die eine Projektionsmatrix auf einen Rauschunterraum ist, durch Ausführen einer linearen Operation unter Verwendung der Untermatrizen R1 und R2 der verallgemeinerten Hankel-Matrix R, Erzeugen einer Kernel-Matrix Ω2, die orthogonal zu der Kernel-Matrix Ω1 ist, und Schätzen einer Ankunftsrichtung eines Signals auf der Grundlage der Kernel-Matrizen Ω1 und Ω2.
• Die am häufigsten untersuchte Methode ist die MUSIC-Technik. Die wichtigsten Merkmale dieser Methode sind die hohe Auflösung und die einfache Implementierung. Allerdings hängt bei der MUSIC-Technik die Berechnung der Signal- und Rauschunterräume von der EVD des SCM ab, was zu intensiven Berechnungen führt. In der Literatur wurde eine Vielzahl von alternativen Methoden vorgeschlagen, um die Rechenkosten der unterraumbasierten Technik zu senken. Die meisten dieser Methoden haben entweder die Genauigkeit der Schätzung oder den Rechenaufwand beeinträchtigt.
• Konventionell werden bei dem oben genannten Stand der Technik die Beobachtungen des gesamten Sensorarrays verwendet, um den Signal- oder Rauschunterraum zu erhalten, was zu einem enormen Rechenaufwand führt.
• Um die oben genannten Probleme zu überwinden, besteht daher die Notwendigkeit, ein System zur Klassifizierung mehrerer Signale für die Schätzung der Einfallsrichtung unter Verwendung der Nyström-Näherung zu entwickeln.
• Der technische Fortschritt, der durch die vorliegende Erfindung offenbart wird, überwindet die Einschränkungen und Nachteile bestehender und konventioneller Systeme und Methoden.
• ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
• Die vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf ein System zur Klassifizierung mehrerer Signale für die Schätzung der Einfallsrichtung.
• Ein Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, ein System zur Schätzung der Ankunftsrichtung bereitzustellen.
• Ein weiteres Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, zwei Teilmatrizen des SCM zu berechnen und seine gesamte Berechnung zu vermeiden;
• Ein weiteres Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, den Rauschunterraum ohne die direkte Berechnung von SCM und dessen EVD zu konstruieren; und
• Ein weiteres Ziel der vorliegenden Erfindung ist die Reduzierung und Einsparung von Rechenkosten ohne Beeinträchtigung der Abschätzungseffizienz, vor allem wenn die Sensorarrays oder die Snapshots zu groß sind.
• In einer Ausführungsform ein Mehrfachsignalklassifizierungssystem zur Ankunftsrichtungsschätzung, wobei das System Folgendes umfasst:
• mindestens einen Sensor zur Bildung einer ULA-Datenmatrix (Uniform Linear Array) beim Empfang unkorrelierter schmalbandiger Quellen aus verschiedenen Richtungen;
• ein Zerlegungsmodul, das mit dem Sensor verbunden ist, um die gebildete Datenmatrix durch Nystromtechnik in ein erstes Element X1 und ein zweites Element X2 zu zerlegen, um das Signal zu schätzen; und
• ein Berechnungsmodul, das mit dem Zerlegungsmodul verbunden ist, um mindestens zwei Untermatrizen zu berechnen, die aus der zerlegten Matrix durch eine Mehrfachsignalklassifizierungstechnik (MUSIC) erhalten werden, um die unkorrelierte Ankunftsrichtung (DOA) bei der Berechnung des Rauschunterraums zu schätzen.
• In einer Ausführungsform stellen die empfangenen Quellen eine Steuermatrix dar, die aus einem Quellenwellenformvektor und weißem Gaußschen Rauschen mit Varianz und Mittelwert Null am n-ten Element besteht.
• In einer Ausführungsform repräsentiert X1 den Wert mit dem benutzerdefinierten Signalparameter (K) und der Schnappschusszahl (N) Untermatrix und X2 repräsentiert den Wert mit dem Sensor (M), dem Rauschvektor (K) und der Schnappschusszahl (N), die aus den ersten K Elementen bzw. (M-K) Elementen erhalten werden, wobei der benutzerdefinierte Signalparameter ‚k‘ L ε(1, 2,...,M) erfüllt.
• In einer Ausführungsform ist der Wert L deutlich kleiner als die Anzahl der Schmalbandquellen P und kleiner als z. B..
• In einer Ausführungsform führt ein digitaler Signalprozessor (DSP) Befehle auf 128-Bit-Vektoren aus, indem er eine Vielzahl von Einzelpräzisions-Gleitkomma-Multiplikations-Akkumulations-Kapazitäten (MACs) auf eine SIMD-Weise (Single Instruction Multiple Data) berücksichtigt, um die Berechnungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
• In einer Ausführungsform besteht der DSP aus zwei Registerdateien, zwei Datenpfaden und acht Funktionseinheiten, um die Rechengeschwindigkeit und die Energieeffizienz zu erhöhen.
• Um die Vorteile und Merkmale der vorliegenden Erfindung weiter zu verdeutlichen, wird eine genauere Beschreibung der Erfindung durch Bezugnahme auf spezifische Ausführungsformen davon, die in den beigefügten Figuren dargestellt ist, gemacht werden. Es wird davon ausgegangen, dass diese Figuren nur typische Ausführungsformen der Erfindung zeigen und daher nicht als Einschränkung ihres Umfangs zu betrachten sind. Die Erfindung wird mit zusätzlicher Spezifität und Detail mit den beigefügten Figuren beschrieben und erläutert werden.
• Figurenliste
• Diese und andere Merkmale, Aspekte und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden besser verstanden, wenn die folgende detaillierte Beschreibung mit Bezug auf die beigefügten Figuren gelesen wird, in denen gleiche Zeichen gleiche Teile in den Figuren darstellen, wobei:
• 1 ein Blockdiagramm eines Mehrfachsignalklassifizierungssystems für die Schätzung der Ankunftsrichtung (DOA) zeigt, und
• 2 eine grafische Darstellung der DOA-Schätzung mit M=8, SNR=10dB und Anzahl der Schnappschüsse=100 .
• Der Fachmann wird verstehen, dass die Elemente in den Figuren der Einfachheit halber dargestellt sind und nicht unbedingt maßstabsgetreu gezeichnet wurden. Die Flussdiagramme veranschaulichen beispielsweise das Verfahren anhand der wichtigsten Schritte, um das Verständnis der Aspekte der vorliegenden Offenbarung zu verbessern. Darüber hinaus kann es sein, dass eine oder mehrere Komponenten der Vorrichtung in den Figuren durch herkömmliche Symbole dargestellt sind, und dass die Figuren nur die spezifischen Details zeigen, die für das Verständnis der Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung relevant sind, um die Figuren nicht mit Details zu überfrachten, die für Fachleute, die mit der vorliegenden Beschreibung vertraut sind, leicht erkennbar sind.
• DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
• Um das Verständnis der Erfindung zu fördern, wird nun auf die in den Figuren dargestellte Ausführungsform Bezug genommen und diese mit bestimmten Worten beschrieben. Es versteht sich jedoch von selbst, dass damit keine Einschränkung des Umfangs der Erfindung beabsichtigt ist, wobei solche Änderungen und weitere Modifikationen des dargestellten Systems und solche weiteren Anwendungen der darin dargestellten Grundsätze der Erfindung in Betracht gezogen werden, wie sie einem Fachmann auf dem Gebiet der Erfindung normalerweise einfallen würden.
• Es versteht sich für den Fachmann von selbst, dass die vorstehende allgemeine Beschreibung und die folgende detaillierte Beschreibung beispielhaft und erläuternd für die Erfindung sind und diese nicht einschränken sollen.
• Wenn in dieser Beschreibung von „einem Aspekt“, „einem anderen Aspekt“ oder ähnlichem die Rede ist, bedeutet dies, dass ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder eine bestimmte Eigenschaft, die im Zusammenhang mit der Ausführungsform beschrieben wird, in mindestens einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung enthalten ist. Daher können sich die Ausdrücke „in einer Ausführungsform“, „in einer anderen Ausführungsform“ und ähnliche Ausdrücke in dieser Beschreibung alle auf dieselbe Ausführungsform beziehen, müssen es aber nicht.
• Die Ausdrücke „umfasst“, „enthaltend“ oder andere Variationen davon sollen eine nicht ausschließliche Einbeziehung abdecken, so dass ein Verfahren oder eine Methode, die eine Liste von Schritten umfasst, nicht nur diese Schritte umfasst, sondern auch andere Schritte enthalten kann, die nicht ausdrücklich aufgeführt sind oder zu einem solchen Verfahren oder einer solchen Methode gehören. Ebenso schließen eine oder mehrere Vorrichtungen oder Teilsysteme oder Elemente oder Strukturen oder Komponenten, die mit „umfasst...a“ eingeleitet werden, nicht ohne weitere Einschränkungen die Existenz anderer Vorrichtungen oder anderer Teilsysteme oder anderer Elemente oder anderer Strukturen oder anderer Komponenten oder zusätzlicher Vorrichtungen oder zusätzlicher Teilsysteme oder zusätzlicher Elemente oder zusätzlicher Strukturen oder zusätzlicher Komponenten aus.
• Sofern nicht anders definiert, haben alle hierin verwendeten technischen und wissenschaftlichen Begriffe die gleiche Bedeutung, wie sie von einem Fachmann auf dem Gebiet, zu dem diese Erfindung gehört, allgemein verstanden wird. Das System, die Methoden und die Beispiele, die hier angegeben werden, dienen nur der Veranschaulichung und sind nicht als Einschränkung gedacht.
• Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung werden im Folgenden unter Bezugnahme auf die beigefügten Figuren im Detail beschrieben.
• 1 zeigt ein Blockdiagramm eines Mehrfachsignalklassifizierungssystems (100) für die Schätzung der Ankunftsrichtung (Direction-of-Arrival - DOA), wobei das System (100) Folgendes umfasst: mindestens einen Sensor (102), ein Zerlegungsmodul (104), ein Berechnungsmodul (106) und einen digitalen Signalprozessor (DSP) (108).
• Der Sensor (102) bildet eine ULA-Datenmatrix (Uniform Linear Array) beim Empfang von P(P<M) unkorrelierten schmalbandigen Quellen aus den Richtungen (θ₁,θ₂,...,θ_P). Die empfangenen Quellen stellen eine Steuermatrix dar, die aus einem Quellenwellenformvektor und weißem Gaußschen Rauschen mit Varianz und Mittelwert Null am nten Element besteht.
• Das empfangene Signal unter dem Rauschvektor ξ(k) ist $$\mathbf{x}\left(k\right)=\mathbf{A}\left(\theta \right)\text{s}\left(k\right)+\xi \left(k\right),k=\mathrm{1,}\dots ,N.$$

  
• Wobei A(θ) = [a(θ₁),a(θ₁),...,a(θ_P)]
• Der Lenkvektor kann wie folgt ausgedrückt werden: $$\mathbf{a}\left({\theta }_p\right)={\left[\mathrm{1,}{e}^{j\left(\frac{2\pi }{\lambda }\right)d\text{ sin}{\theta }_p},\dots \mathrm{1,}{e}^{j\left(\frac{2\pi }{\lambda }\right)\left(L-\text{1}\right)\text{ sin}{\theta }_p}\right]}^T$$

  
• Dabei ist d der Abstand zwischen den Elementen, A ist die Wellenlänge des Trägersignals und (·)^T ist die Transponierte.
• Die Kovarianzmatrix von ist $$\mathbf{R}=\text{E}\left[\mathbf{x}\left(k\right)\mathbf{x}{\left(k\right)}^H\right]={\mathbf{AR}}_{\text{S}}{\mathbf{A}}^H+{\sigma }_n^2{\mathbf{I}}_M$$

  
• Wo R_S ist die Kovarianzmatrix der Quelle, ${\sigma }_n^2$

  

  ist die Rauschleistung und I_M bezeichnet die Identitätsmatrix, E[·] ist der mathematische Erwartungswert und (·)^H ist die konjugierte Transponierung.
• Das Zerlegungsmodul (104) ist mit den Sensoren (102) verbunden, um die gebildete Datenmatrix zu zerlegen x = [x₁,...,x_N] nach dem Nystrom-Verfahren in ein erstes Element X₁ und ein zweites Element X₂ um das Signal zu schätzen. Die X₂ den Wert mit benutzerdefiniertem Signalparameter (K) und Schnappschusszahl (N) Submatrix darstellt und X₂ den Wert mit dem Sensor (M), den Rauschvektor (K) und die Schnappschusszahl (N) darstellt, die aus den ersten K Elementen bzw. (M-K) Elementen erhalten werden, wobei der benutzerdefinierte Signalparameter ‚k‘ die Bedingung L ε(1, 2,...,M) erfüllt.
• Die Werte von R₁₁ und R₂₁ werden wie folgt ausgedrückt: $$R_{11}=E\left\{{\mathbf{X}}_1,{\mathbf{X}}_1^H\right\}={\mathbf{A}}_1{\mathbf{R}}_{\text{S}}{\mathbf{A}}_1^H+{\sigma }_n^2{\mathbf{I}}_{\text{L}}$$

  

  $${\mathbf{R}}_{21}=E\left\{{\mathbf{X}}_2,{\mathbf{X}}_1^H\right\}={\mathbf{A}}_2{\mathbf{R}}_{\text{S}}{\mathbf{A}}_1^H$$

  
• Dabei stehen und für die ersten L Zeilen und den letzten (M-L) Zeilenvektor von und, deren Werte wie folgt angegeben warden A₁ = A(1:L,:) und A₂ = A(L+1:M,:) beziehungsweise. Es ist darauf zu achten, dass sie vollwertig ist. Der Wert L ist unbedingt kleiner als die Anzahl der Schmalbandquellen P und kleiner als min(M,N), i.e., p ≤ L ≤ min(M,N).
• Wenn die Anzahl der Sensoren M groß wird, muss der Wert von L im Allgemeinen nicht wesentlich erhöht werden. Nehmen wir an, dass bei einer Erhöhung von M von 10 auf 20 ein vergleichsweise kleiner Wert von L gewählt wird, z. B. L=8 ist für die korrekte Schätzung der DOAs ausreichend. Gleichzeitig kann mit diesem Wert von L der Rechenaufwand erheblich reduziert werden.
• Die wichtigsten Schritte des Verfahrens werden in den folgenden Zeilen beschrieben.
• Die EVD der Matrix ist R₁₁ wird dargestellt als $${\mathbf{R}}_{11}={\mathbf{U}}_{11}{\Lambda }_{11}{\mathbf{U}}_{11}^H$$

  
• Wo U₁₁ bezeichnet die Eigenvektor-Matrix und Λ₁₁ stellt die resultierende Diagonalmatrix dar. Auch die Beziehung zwischen Λ₁₁, U₁₁ und R₂₁ wird gebildet als $${\mathbf{R}}_{21}{\mathbf{U}}_{11}\mathrm{=}{\mathbf{U}}_{21}{\Lambda }_{11}$$

  
• Der obige Ausdruck kann auch wie folgt angegeben werden $${\mathbf{R}}_{21}={\mathbf{U}}_{21}{\mathbf{U}}_{11}{\Lambda }_{11}^{-1}$$

  
• In Anbetracht dessen ${\mathbf{U}}_{21}={\mathbf{U}}_{21}{\mathbf{U}}_{11}{\Lambda }_{11}^{-1}$

  

  kann eine neue Matrix wie folgt gebildet werden: $$\mathbf{U}\cong \left[\begin{array}{c}{\mathbf{U}}_{11}\\ {\mathbf{U}}_{21}\end{array}\right]$$

  
• Der Rauschunterraum der vorgeschlagenen Methode wird in den folgenden Schritten unter Verwendung der Ergebnisse ohne Berechnung des SCM und seiner EVD ermittelt.
• Unter Berücksichtigung von $$\mathbf{G}=\mathbf{U}{\Lambda }_{11}^{1/2}$$

  

  Und $$\mathbf{W}=G^{H}G$$

  
• Die Eigenwertzerlegung der Matrix ergibt sich als $${\mathbf{U}}_{\text{G}}{\Lambda }_{\text{G}}{U}_{\text{G}}^H=\mathbf{W}$$

  
• Hier, U_G stellt die Eigenvektor-Matrix dar, die wie folgt ausgedrückt wird
• U_G = [u_G1,u_G2,...,u_GL] mit u_Gi(i = 1,...,L) wobei die i^th Eigenvektor. Und Λ_G ist die entsprechende Diagonalmatrix, Λ_G = diag[λ_G1,···,λ_GL] mit λ_G1 ≥···≥λ_GL.
• Die ersten P Spaltenvektoren der Matrix können zur Bildung des Signalunterraums verwendet werden, d.h., $$span\left\{{\tilde{U}}_{\text{s}}\right\}=span\left\{A\right\}$$

  

  wobei, $${\tilde{U}}_s\cong D\left(:\mathrm{,1}:P\right)andD=G{U}_{G\text{.}}$$

  
• Der erforderliche Rauschunterraum der Nystrom-Technik ergibt sich nun wie folgt: $${\tilde{U}}_n\cong \mathbf{D}\left(:,P+1:L\right).$$

  
• Schließlich kann der folgende Pseudospektrumsausdruck zur Schätzung der DOAs verwendet werden. $$P\left(\theta \right)=\frac{1}{\left[{\mathbf{a}}^H\left(\theta \right){\tilde{U}}_{\text{n}}{\tilde{U}}_{\text{n}}^{H}a\left(\theta \right)\right]}$$

  
• Das Berechnungsmodul (106) ist mit dem Zerlegungsmodul (104) verbunden, um mindestens zwei Untermatrizen zu berechnen, die aus der zerlegten Matrix durch Mehrfachsignalklassifizierungsverfahren (MUSIC) erhalten werden, um die unkorrelierte Ankunftsrichtung (DOA) bei der Berechnung des Rauschunterraums zu schätzen.
• Die vorgeschlagene MUSIC-Technik erfordert nur die Berechnung von zwei Teilmatrizen der gesamten SKM. Das heißt, dass die Matrizen berechnet werden müssen R₁₁ and R₁₂ es braucht nur O(NL²) und O(MNL-NL2) bzw. Flops. In diesem Zusammenhang sind mit Flop komplexwertige Gleitkommaoperationen gemeint. Die verwendete Nystrom-Methode erfordert dagegen nur o(ML²) flops, um den Rauschunterraum zu berechnen. Daher benötigt das vorgeschlagene Verfahren o(MNL+ML²) floppt. Andererseits erfordert die klassische MUSIK o(M²N + M³) Flops, der sicherlich größer ist als der O(MNL + ML²) flops.
• Der digitale Signalprozessor (DSP) (108) führt Befehle für 128-Bit-Vektoren aus, indem er eine Vielzahl von Einzelpräzisions-Gleitkomma-Multiplikationsakkumulationskapazitäten (MACs) in einem SIMD-Verfahren (Single Instruction Multiple Data) berücksichtigt, um die Rechengeschwindigkeit zu erhöhen. Der DSP (108) besteht aus zwei Registerdateien, zwei Datenpfaden und acht Funktionseinheiten zur Erhöhung der Rechengeschwindigkeit und Energieeffizienz.
• Mit acht C66x DSP-Kernen läuft dieses Gerät mit einer Kerngeschwindigkeit von bis zu 1.4 GHz. Der C6678 DSP von TI bietet etwa 11.2 GHz kumulative digitale Signalverarbeitung für eine breite Palette von Anwendungen. Darüber hinaus ist er einfach zu bedienen und ermöglicht eine energieeffiziente Plattform. Der C66x-Kern verfügt über die vierfache Multiplikations- und Akkumulationskapazität (MAC) und 90 neue Befehle im Vergleich zu seiner Vorgängerversion, die auf vektoriellmathematische Verarbeitung und Fließkommakapazitäten ausgerichtet sind. Durch den Einsatz des C/C++-Compilers von TI kann ein sehr hohes Maß an Parallelität erreicht werden.
• Spitzenwertsuche: Der Wert der Pseudoleistung wird durch Berechnung des Pseudoleistungsspektrums P an jedem Punkt (φ) berechnet. Angenommen, der Wert von φ variiert von -90o bis 90o mit einem Intervall von 1o, dann ist es erforderlich, den Wert von P (91*181) Mal zu berechnen. Für jede Iteration des Pseudo-Leistungsspektrums ergeben sich drei komplexe Matrixmultiplikationen. Dabei kann jede Matrixmultiplikation als unabhängige MACs betrachtet werden.
• Der Prozess der Schätzung führt zu einer großen Anzahl von MACs. Da der DSP C6678 Befehle für 128-Bit-Vektoren ausführt, berücksichtigen wir vier Gleitkomma-MACs mit einfacher Genauigkeit in einer SIMD-Anordnung, um die Leistung zu verbessern.
• Die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Systems wird anhand zahlreicher Simulationsszenarien überprüft; außerdem wird ein Vergleich mit der MUSIC- und der Root-MUSIC-Technik durchgeführt. Der mittlere quadratische Fehler (RMSE) wird wie folgt berechnet: $$RMSE\left(\theta \right)=\sqrt{\frac{1}{T}{\displaystyle \sum _{i=1}^T{\left({\widehat{\theta }}_i-\theta \right)}^2}}$$

  

  wobei T=500 die Anzahl der Monte-Carlo-Versuche angibt,θ die tatsächlichen DOAs ist, und θ̂_i bezeichnet den geschätzten Wert der DOAs der i^th Versuch.
• 2 zeigt eine grafische Darstellung der DOA-Schätzung mit M=8, SNR=10dB und Anzahl der Schnappschüsse=100.
• Es wird eine ULA mit 8 Elementen und halbem Wellenlängenabstand betrachtet. Es wird angenommen, dass zwei unkorrelierte Quellen mit der gleichen Leistung von 0 dB aus den Richtungen 0o und 10o auf die ULA einwirken. Das Rauschen ist ein weißer Gauß-Prozess mit dem Mittelwert Null. Die Anzahl der Abtastungen beträgt 100 und der SNR wird auf 10 dB festgelegt. Das erhaltene Pseudospektrum des vorgeschlagenen Algorithmus in Dezibel, d. h. 10log10P(θ), wird wie folgt dargestellt. Es wird festgestellt, dass die vorgeschlagene, auf Nystrom basierende Methode ohne Verwendung des vollständigen SCM und seiner EVD zufriedenstellend funktioniert.
• RMSEs der DOA-Schätzung als Funktion des SNR: In dieser Analyse wird die Wirksamkeit der traditionellen MUSIC-Methode, der Root-MUSIC-Methode und der vorgeschlagenen Methode getestet. In diesem Experiment wird eine ähnliche Situation wie im ersten Beispiel verwendet, mit der Ausnahme, dass das Signal-Rausch-Verhältnis von -15 dB bis 15 dB variiert. Wenn das SNR über 0 dB liegt, haben alle drei DOA-Methoden die gleiche Schätzgenauigkeit, ohne dass dies vom Wert von L abhängt. Dies zeigt, dass die Auswahl von L die Leistung der vorgeschlagenen Technik in keiner Weise beeinflusst. Somit können bei einem relativ kleinen Wert von L die Rechenkosten des vorgeschlagenen Systems erheblich gesenkt werden.
• Analyse der Zeitkomplexität: Die Zeitkomplexität der traditionellen MUSIC-, der Root-MUSIC- und der neuen MUSIC-Technik gegenüber M für verschiedene Werte von L wird analysiert. Die Berechnungszeit ist die durchschnittliche CPU-Zeit aller drei Methoden, die mit einem Intel i5 3.8 GHz Prozessor ermittelt wurde. Es zeigt sich, dass das vorgeschlagene MUSIC-Verfahren im Vergleich zu den beiden anderen Verfahren weniger Zeit benötigt. Es kann auch beobachtet werden, dass die Zeitkomplexität der vorgeschlagenen Methode umso einfacher ist, je größer der Wert von M ist. Um den Kompromiss zwischen der Genauigkeit der DOA-Schätzung und den Rechenkosten zu erreichen, nutzt das vorgeschlagene System die Nystrom-Approximation zur Umstrukturierung des Rauschunterraums. Um dies zu validieren, wird die reduzierte Laufzeit von Monte-Carlo-Simulationen (vertreten durch T_R) verwendet und wie folgt ausgedrückt: $$T_R=\frac{T_{tr}-T_{pr}}{T_{pr}}\times 100\%$$

  
• WoT_tr und T_pr bezeichnet die Zeit der gemittelten Monte-Carlo-Simulationen der traditionellen bzw. der vorgeschlagenen Methode. In diesem Test wird ein ähnlicher Sachverhalt wie im ersten Beispiel betrachtet, mit dem Unterschied, dass die Anzahl der einfallenden Signale zwischen 2 und 24 liegt. Mit zunehmender Anzahl der auftreffenden Signale verringert sich die Simulationszeit T_R in angemessener Weise. Wenn die auftreffenden Signale zwei sind, beträgt der Prozentsatz der reduzierten Simulationszeit weniger als 53 % für die traditionelle MUSIC-Methode und 44 % für die Root-MUSIC-Methode.
• Die Leistung des vorgeschlagenen Systems wird mit dem TMS320C6678 DSP und dem XDS560v2-Emulator bewertet. Es sei angenommen, dass drei gleichgespeiste Signale aus -60°, 0° und 40° auf eine ULA mit 5 Elementen auftreffen. Die Wellenlänge sei λ=30 und d=0.518x A als Abstand zwischen den Elementen, wobei die anderen Parameter gleich bleiben. Das Pseudo-Leistungsspektrum der vorgeschlagenen Methode für die oben genannten DOAs. Die DOAs von - 90° bis 90° mit einem Intervall von 1° werden gescannt.
• Das vorgeschlagene System ist mit der beliebten traditionellen MUSIC-Technik verwandt und entwickelt eine modifizierte Version mit geringer Komplexität für die genaue Schätzung von DOAs. Das vorgeschlagene System ist rechnerisch effizient, da es Folgendes erfordert O(MNL + ML²) Flops im Gegensatz zum traditionellen MUSIC, das eine O{M²N+M³) Flops, insbesondere für ein großes Sensorarray. Numerische Ergebnisse bestätigen, dass das vorgeschlagene MUSIC-Verfahren mit einer um 53 % bzw. 44 % reduzierten CPU-Zeit die gleiche Genauigkeit der DOA-Schätzung im Vergleich zu den traditionellen MUSIC- und Root-MUSIC-Verfahren bieten kann. Dies macht das vorgeschlagene System rechnerisch einfach und effizient, vor allem wenn die Sensor-Arrays groß sind.
• Die Figuren und die vorangehende Beschreibung geben Beispiele für Ausführungsformen. Der Fachmann wird verstehen, dass eines oder mehrere der beschriebenen Elemente durchaus zu einem einzigen Funktionselement kombiniert werden können. Alternativ dazu können bestimmte Elemente in mehrere Funktionselemente aufgeteilt werden. Elemente aus einer Ausführungsform können einer anderen Ausführungsform hinzugefügt werden. So kann beispielsweise die Reihenfolge der hier beschriebenen Prozesse geändert werden und ist nicht auf die hier beschriebene Weise beschränkt. Darüber hinaus müssen die Aktionen eines Flussdiagramms nicht in der gezeigten Reihenfolge ausgeführt werden; auch müssen nicht unbedingt alle Aktionen durchgeführt werden. Auch können diejenigen Handlungen, die nicht von anderen Handlungen abhängig sind, parallel zu den anderen Handlungen ausgeführt werden. Der Umfang der Ausführungsformen ist durch diese spezifischen Beispiele keineswegs begrenzt. Zahlreiche Variationen sind möglich, unabhängig davon, ob sie in der Beschreibung explizit aufgeführt sind oder nicht, wie z. B. Unterschiede in der Struktur, den Abmessungen und der Verwendung von Materialien. Der Umfang der Ausführungsformen ist mindestens so groß wie in den folgenden Ansprüchen angegeben.
• Vorteile, andere Vorzüge und Problemlösungen wurden oben im Hinblick auf bestimmte Ausführungsformen beschrieben. Die Vorteile, Vorzüge, Problemlösungen und Komponenten, die dazu führen können, dass ein Vorteil, ein Nutzen oder eine Lösung auftritt oder ausgeprägter wird, sind jedoch nicht als kritisches, erforderliches oder wesentliches Merkmal oder Komponente eines oder aller Ansprüche zu verstehen.
• Bezugszeichenliste

100

Ein System zur Klassifizierung mehrerer Signale .

102

Sensor

104

Zerlegungsmodul

106

Berechnungsmodul

108

Digitaler Signalprozessor

• ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
• Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
• Zitierte Patentliteratur
• CA 2819394 C [0004]
• US 10331396 B2 [0005]
• US 8203485 B2 [0006]

Claims (6)

1. Ein Mehrfachsignalklassifizierungssystem (100) zur Schätzung der Ankunftsrichtung, wobei das System (100) Folgendes umfasst mindestens einen Sensor (102) zur Bildung einer ULA-Datenmatrix (Uniform Linear Array) beim Empfang unkorrelierter schmalbandiger Quellen aus verschiedenen Richtungen; ein Zerlegungsmodul (104), das mit den Sensoren (102) verbunden ist, um die gebildete Datenmatrix durch Nystrom-Technik in ein erstes Element X₁ und ein zweites Element X₂ zu zerlegen, um das Signal zu schätzen; und ein Berechnungsmodul (106), das mit dem Zerlegungsmodul (104) verbunden ist, zum Berechnen von mindestens zwei Untermatrizen, die aus der zerlegten Matrix durch eine Mehrfachsignalklassifikationstechnik (MUSIC) erhalten werden, um eine unkorrelierte Ankunftsrichtung (DOA) bei der Berechnung des Rauschunterraums zu schätzen.
2. System nach Anspruch 1, wobei die empfangenen Quellen eine Steuermatrix darstellen, die einen Quellenwellenformvektor und weißes Gaußsches Rauschen mit Varianz und Mittelwert Null beim nten Element umfasst.
3. System nach Anspruch 1, wobei X1 den Wert mit benutzerdefiniertem Signalparameter (K) und Schnappschusszahl (N) Untermatrix darstellt und X₂ den Wert mit dem Sensor (M), dem Rauschvektor (K) und der Schnappschusszahl (N) darstellt, die aus den ersten K Elementen bzw. (M-K) Elementen erhalten werden, wobei der benutzerdefinierte Signalparameter „k“ L ε(1, 2,...,M) erfüllt.
4. System nach Anspruch 3, wobei der Wert L strikt kleiner ist als die Anzahl der Schmalbandquellen P und kleiner als min(M,N), d.h., P ≤ L ≤ min(M, N).
5. System nach Anspruch 1, bei dem ein digitaler Signalprozessor (DSP) (108) Befehle für 128-Bit-Vektoren ausführt, indem er eine Vielzahl von Einzelpräzisions-Gleitkomma-Multiplikationsakkumulationskapazitäten (MACs) in einem SIMD-Verfahren (Single Instruction Multiple Data) berücksichtigt, um die Rechengeschwindigkeit zu erhöhen.
6. System nach Anspruch 5, wobei der DSP (108) aus zwei Registerdateien, zwei Datenpfaden und acht Funktionseinheiten besteht, um die Rechengeschwindigkeit und die Leistungseffizienz zu erhöhen.

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