传感器阵列的幅相误差有源校正方法技术

本发明专利技术公开了一种传感器阵列的幅相误差有源校正方法，包括以下步骤：步骤一：获得传感器阵列接受的数据；步骤二：构造阵列协方差矩阵；步骤三：对协方差矩阵特征值分解得到噪声项；步骤四：消除噪声项，获得辅助信源的协方差矩阵Rs；步骤五：对Rs进行特征值分解，获得辅助信源的特征向量；步骤六：估计误差矩阵Γ，进行MUSIC算法波达角估计。本发明专利技术在低信噪比和少快拍数下依然有效，能够对阵列幅相误差进行有效的校正。

An Active Correction Method for Amplitude and Phase Errors of Sensor Array

The invention discloses an active correction method for amplitude and phase errors of sensor arrays, which includes the following steps: step 1: obtaining data received by sensor arrays; step 2: constructing array covariance matrix; step 3: decomposing eigenvalues of covariance matrix to obtain noise items; step 4: eliminating noise items and obtaining covariance matrix Rs of auxiliary sources; step 5: making special use of Rs The eigenvalue decomposition is used to obtain the eigenvector of the auxiliary source. Step 6: Estimate the error matrix and estimate the DOA of MUSIC algorithm. The invention is still effective at low signal-to-noise ratio and few snapshots, and can effectively correct the array amplitude and phase errors.

【技术实现步骤摘要】
传感器阵列的幅相误差有源校正方法
本专利技术属于传感器
，具体涉及一种传感器阵列的幅相误差有源校正方法。
技术介绍
阵列信号处理在雷达、声纳、5G通信、智能天线等许多领域有着广泛的应用。现有的空间谱超分辨分析算法均是以阵列的方向矢量已知为前提，但是在工程应用中，阵列通道的幅相误差是一种与方位无关的复增益误差，它通常是由于接受通道内放大器的增益不一致造成的。幅相误差显著地降低了高分辨率DOA算法的性能，如MUSIC和ESPRIT。A.Swindlehurst和T.Kailath1992年发表论文“Aperformanceanalysisofsubspace-basedmethodsinthepresenceofmodelerror：partI─theMUSICalgorithm”证明了校准传感器阵列误差的重要性和必要性。天津大学蒋佳佳2013年提出了提出了一种基于传统数据模型估计的幅相误差有源校正算法(EACDM,estimationalgorithmfortheconventionaldatamodel)，其优点是只利用了辅助信源的方位信息，减小了计算量，但该算法性能受信噪比和增益误差的影响大，在低信噪比或少快拍数时，该算法的性能严重下降。中国科学技术大学博士生曹圣红2013年发表论文“DOAEstimationbasedonfourth-ordercumulantsinthepresenceofsensorgain-phaseerrors”提出了基于四阶累计量阵列幅相误差校正算法，但是基于高阶方法过于复杂和耗时。J.T.Kim2011年发表论文“Blindcalibrationforalineararraywithgainandphaseerrorusingindependentcomponentanalysis”，提出了一种基于独立分量分析(ICA)的增益相位盲校正算法，该算法要求计算量大，同时严格限制入射源为非高斯信号。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种传感器阵列的幅相误差有源校正方法。该方法在低信噪比和少快拍数下依然有效，能够对阵列幅相误差进行有效的校正。本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种传感器阵列的幅相误差有源校正方法，包括以下步骤：步骤一：获得传感器阵列接受的数据为：X(k)＝ΓAS(k)+N(k)其中，k表示第k次快拍，X(k)＝[X1(k)X2(k),…,XM(k)]T是M×1阵列获得数据向量，M表示阵元个数，A＝[1,e-jπsin(θs),…,e-j(M-1)*πsin(θs)]T是M×1方向向量，阵元间距为半波长，且以第一个阵元为参考阵元，S(k)表示入射信源，N(k)是N×1加性高斯白噪声，Γ是阵列的误差矩阵，可以表示为M×M对角矩阵和分别表示了阵列的幅度和相位误差；步骤二：构造阵列协方差矩阵：其中，σs2,σn2分别表示是信号和噪声功率，I是M×M单位矩阵，N是快拍总数，[·]H表示共轭转置操作；步骤三：对协方差矩阵特征值分解得到噪声项：其中，Es和En分别是信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵，σ2s和σ2n是对应的特征值，对噪声功率求平均：其中，σ2j是第j个特征值，P表示信源个数，这里只有一个辅助信源P＝1，所以特征值满足σ1>σ2＝σ3…＝σM，σ1的特征值对应的特征矢量Es＝[e11e12…e1M]T步骤四：消除噪声项，获得辅助信源的协方差矩阵Rs，Rs＝R-σ2I步骤五：对Rs进行特征值分解，获得辅助信源的特征向量，步骤六：估计误差矩阵Γ，进行MUSIC算法波达角估计，因为信号子空间和噪声子空间正交，存在一个未知常数q使得下式成立，ΓA(θs)＝qEs其中，Es是辅助信源的特征向量，Es＝[e11e12…e1M]T，通过上式获得幅相误差矩阵的估计值Γ^，阵列的相位误差估计值为angle(·)表示取相位操作，阵列的幅度误差估计值为利用阵列误差的估计值对每个阵列的幅相进行校正。本专利技术的优点和有益效果为：1.本专利技术适用于任意结构阵列，例如：互质线阵，L阵列，圆阵，平面阵列等。2.本专利技术在低信噪比和少快拍数下依然有效，能够对阵列幅相误差进行有效的校正。附图说明图1是本专利技术的方法总体流框图。图2是本专利技术基于MUSIC算法波达角估计阵列校正前后的仿真图。图3是本专利技术阵列幅相误差估计方法的均方根误差随快拍数的变化。图4是本专利技术阵列幅相误差估计方法的均方根误差随着信噪比的变化。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面结合具体实施例进一步说明本专利技术的技术方案。参见附图，一种传感器阵列的幅相误差有源校正方法，包括以下步骤：步骤一：获得传感器阵列接受的数据为：X(k)＝ΓAS(k)+N(k)其中，k表示第k次快拍，X(k)＝[X1(k)X2(k),…,XM(k)]T是M×1阵列获得数据向量，M表示阵元个数，A＝[1,e-jπsin(θs),…,e-j(M-1)*πsin(θs)]T是M×1方向向量，阵元间距为半波长，且以第一个阵元为参考阵元，S(k)表示入射信源，N(k)是N×1加性高斯白噪声，Γ是阵列的误差矩阵，可以表示为M×M对角矩阵和分别表示了阵列的幅度和相位误差。另外，第一个阵元g1＝1，步骤二：构造阵列协方差矩阵：其中，σs2,σn2分别表示是信号和噪声功率，I是M×M单位矩阵，N是快拍总数，[·]H表示共轭转置操作。步骤三：对协方差矩阵特征值分解得到噪声项：其中，Es和En分别是信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵，σ2s和σ2n是对应的特征值，对噪声功率求平均：其中，σ2j是第j个特征值，P表示信源个数，这里只有一个辅助信源P＝1，所以特征值满足σ1>σ2＝σ3…＝σM，σ1的特征值对应的特征矢量Es＝[e11e12…e1M]T步骤四：消除噪声项，获得辅助信源的协方差矩阵Rs，Rs＝R-σ2I步骤五：对Rs进行特征值分解，获得辅助信源的特征向量，步骤六：估计误差矩阵Γ，进行MUSIC算法波达角估计。因为信号子空间和噪声子空间正交，存在一个未知常数q使得下式成立，ΓA(θs)＝qEs其中，Es是辅助信源的特征向量，Es＝[e11e12…e1M]T，通过上式获得幅相误差矩阵的估计值Γ^，阵列的相位误差估计值为angle(·)表示取相位操作，阵列的幅度误差估计值为利用阵列误差的估计值对每个阵列的幅相进行校正，从而达到高分辨率波达角估计，如MUSIC算法：-90°≤θ≤90°下面结合仿真实例对本专利技术的效果做进一步的描述：(1)阵列幅相误差的估计取M＝8阵元半波长间距等距线阵，零均值的加性白噪声，高斯信源，辅助信源入射角度45度，信噪比SNR＝10(dB)，快拍数N＝256，误差矩阵幅度最大为20％(从1开始)，相位最大为0.8727弧度(从0开始)，幅相估计偏差如表1，表2所示，由此可知，在工程误差允许的范围内，本专利技术方法对阵列幅相误差可以实现良好的校正。表.1幅值估计表.2相位估计(2)阵列误差校正在高分辨率算法的应用取待估计信源角度-15度和-30度，信噪比10(dB)，快拍数N＝256，阵列传感器幅相误差随机产生，通过MUSIC算法实现波达角估计，其校正前后的空间谱估计如图2所示，当阵列存在误差时，谱峰的幅度和尖锐本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种传感器阵列的幅相误差有源校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获得传感器阵列接受的数据为：X(k)＝ΓAS(k)+N(k)其中，k表示第k次快拍，X(k)＝[X1(k)X2(k),···,XM(k)]

【技术特征摘要】
1.一种传感器阵列的幅相误差有源校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获得传感器阵列接受的数据为：X(k)＝ΓAS(k)+N(k)其中，k表示第k次快拍，X(k)＝[X1(k)X2(k),···,XM(k)]T是M×1阵列获得数据向量，M表示阵元个数，A＝[1,e-jπsin(θs),···,e-j(M-1)*πsin(θs)]T是M×1方向向量，阵元间距为半波长，且以第一个阵元为参考阵元，S(k)表示入射信源，N(k)是N×1加性高斯白噪声，Γ是阵列的误差矩阵，表示为M×M对角矩阵和分别表示阵列的幅度和相位误差；步骤二：构造阵列协方差矩阵：其中，σs2,σn2分别表示是信号和噪声功率，I是M×M单位矩阵，N是快拍总数，[·]H表示共轭转置操作；步骤三：对协方差矩阵特征值分解得到噪声项：其中，Es和En分...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈劲，关升，佟颖，段发阶，蒋佳佳，
申请(专利权)人：天津师范大学，
类型：发明
国别省市：天津,12