一种冲击噪声环境下相干信号波达方向动态跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种冲击噪声环境下相干信号波达方向动态跟踪方法。本发明专利技术包括：获取信号采样数据；对接收到的信号数据矢量进行类归一化预处理；将均匀线阵划分为若干个子阵；将经过前后向空间平滑的接收数据矢量带入PAST算法，得到信号子空间；对信号子空间的数据使用MUSIC算法进行处理，经谱峰搜索获得目标信号波达方向；令t=t+1，得到下一块拍数对应的信号波达方向角度，直到达到最大快拍数，实现冲击噪声环境下相干信号源的DOA动态跟踪。本发明专利技术的方法采用投影子空间逼近跟踪算法，能对入射信号的信号子空间进行实时地跟踪，然后采用MUSIC方法对信号波达方向进行精测，该方法稳健性高，跟踪效果好。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及。本专利技术包括：获取信号采样数据；对接收到的信号数据矢量进行类归一化预处理；将均匀线阵划分为若干个子阵；将经过前后向空间平滑的接收数据矢量带入PAST算法，得到信号子空间；对信号子空间的数据使用MUSIC算法进行处理，经谱峰搜索获得目标信号波达方向；令t=t+1，得到下一块拍数对应的信号波达方向角度，直到达到最大快拍数，实现冲击噪声环境下相干信号源的DOA动态跟踪。本专利技术的方法采用投影子空间逼近跟踪算法，能对入射信号的信号子空间进行实时地跟踪，然后采用MUSIC方法对信号波达方向进行精测，该方法稳健性高，跟踪效果好。【专利说明】
本专利技术涉及一种冲击噪声环境下相干信号波达方向(Direction of Arrival,简称D0A)动态跟踪方法。
技术介绍
DOA估计是阵列信号处理中的一个重要研究领域，在雷达、被动声呐、地震学、卫星和移动通信系统等方面有着广泛的应用。传统的DOA算法往往针对的是固定信源，然而，在实际应用中，信源的角度会随时间而变化，所以，针对入射角度随时间变化的信号源的动态DOA跟踪问题是空间谱估计理论应用中一个重要课题。另外，实际中的噪声往往具有很强的冲击性，如海杂波噪声，大气噪声，无线信道噪声等，因此，对于冲击噪声环境下的DOA跟踪是波达方向估计中一个重要的课题。对于DOA估计，一般性方法是谱估计，即利用阵列形式对空间波达信号的角度功率谱，例如MUSIC (多重信号分类)谱和ESPRIT (旋转不变子空间)谱等进行估计，进而得到用户信号的波达角度。其中MUSIC算法和ESPRIT算法都属于子空间类算法，MUSIC算法属于噪声子空间类算法，ESPRIT算法属于信号子空间类算法。子空间类算法是通过对接收信息的处理得到信号子空间或噪声子空间，通过构造谱函数进而得到空间波达信号的角度功率谱。以MUSIC算法为代表的算法包括特征矢量法、MUSIC、求根MUSIC法及MNM等，以ESPRIT算法为代表的算法主要有TAM、LS-ESPRIT及TLS-ESPRIT等。对于DOA跟踪，一般是通过对信号子空间的更新来实现对入射角度的跟踪。在众多的子空间更新算法中，Yang于1995年提出的PAST (投影逼近子空间跟踪)具有一定的代表性。该算法通过求解一个无约束最优化问题，实现了对信号子空间的跟踪。但是，PAST算法在冲击噪声的环境下难以实现对信号的有效跟踪，估计精度和成功概率随着噪声冲击性的增强而迅速下降。对于相干信号源，PAST算法随着信号源的相关性的增加，性能将迅速恶化，直至完全失效。在实际环境中，噪声往往具有很强的冲击性，同时，在无线信道的传播中，无线环境十分复杂，大量存在相关信号。因此，为了能对冲击噪声环境下的相干信号进行有效的跟踪，下述问题亟待解决:I)冲击噪声环境下的测向。传统的DOA估计方法是对接收数据矢量的二阶距进行特征值分解，得到噪声子空间或信号子空间，进而采用子空间类算法进行谱峰搜索得到信号入射角度。但是由于噪声环境的冲击性，接收数据矢量的二阶距是不存在的，所以传统的DOA估计方法在冲击噪声环境下是失效的。2)相干信号源的跟踪。当信号源完全相干时，阵列接收数据矢量的协方差矩阵的秩降为1，这就会导致信号子空间的维数小于信号源数，从而致使某些相干源的导向矢量与噪声子空间不完全正交，从而无法正确估计信号源方向。要实现对相干信号的有效跟踪，跟踪算法必须对接收信号矢量进行解相干。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种基于均匀线阵，应用于冲击噪声环境下的相干信号源的DOA跟踪的冲击噪声环境下相干信号波达方向动态跟踪方法。本专利技术的目的是这样实现的:(1)获取信号采样数据:X(t) = AS(t)+N(t) ,X(t) = T为快拍数为 t 时的LX I 维接收数据矢量，A为阵列流型矩阵，S (t)为MXl维窄带信号矢量，N(t)为LX I维加性噪声矢量，噪声类型为复冲击噪声，A = , α(^.) =]'为导向矢量，Qi为第i个信源的入射角度，Vi = exp(-j π Sin(Qi)), i = 1，2，...，M;(2)对接收到的信号数据矢量进行类归一化预处理:【权利要求】1.，其特征在于: (1)获取信号采样数据:X(t) = AS (t) +N(t), X(t) = T 为快拍数为 t 时的 LX I 维接收数据矢量，A为阵列流型矩阵，S (t)为MXl维窄带信号矢量，N(t)为LX I维加性噪声矢量，噪声类型为复冲击噪声，A= ,α(θi) = T为导向矢量，θ i为第i个信源的入射角度，Vi = exp(-j sin( Θ j)), i = I, 2,..., M ； (2)对接收到的信号数据矢量进行类归一化预处理: 【文档编号】G01S3/14GK103901395SQ201410123140【公开日】2014年7月2日 申请日期:2014年3月28日 优先权日:2014年3月28日 【专利技术者】刁鸣, 李力, 高洪元, 高璐, 徐从强 申请人:哈尔滨工程大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种冲击噪声环境下相干信号波达方向动态跟踪方法，其特征在于：（1）获取信号采样数据：X(t)＝AS(t)+N(t)，X(t)＝[x1(t),x2(t),...,xL(t)]T为快拍数为t时的L×1维接收数据矢量，A为阵列流型矩阵，S(t)为Μ×1维窄带信号矢量，N(t)为L×1维加性噪声矢量，噪声类型为复冲击噪声，A＝[a(θ1),a(θ2),...,a(θM)]，为导向矢量，θi为第i个信源的入射角度，vi＝exp(‑jπsin(θi)),i＝1,2,...,M；（2）对接收到的信号数据矢量进行类归一化预处理：z(t)为经过类归一化预处理的接收数据矢量，参数p的值由噪声的特征指数α确定；（3）将均匀线阵划分为若干个子阵：将阵元数为L的均匀线阵划分为K个子阵，每个子阵的阵元数为N，N=L‑K+1，则第k个子阵的前向空间平滑的接收数据矢量为：zfk(t)＝[zk(t),zk+1(t),...,zk+N‑1(t)]T后向空间平滑的接收数据矢量为：zbk(t)＝[zL‑k+1(t),zL‑k(t),...,zL‑k‑N+2(t)]H其中，k=1,2,…,K；（4）将经过前后向空间平滑的接收数据矢量带入PAST算法，得到信号子空间：参数yfk(t)＝WH(t‑1)zfk(t),ybk(t)＝WH(t‑1)zbk(t)，W(t)为第t个快拍时的权矩阵，更新参数：Pfk(t)=Pfk(t-1)-βPfk(t-1)yfk(t)yfkH(t)PfkH(t-1)1+βyfkH(t)Pfk(t-1)yfk(t),]]>Pbk(t)=Pbk(t-1)-βPbk(t-1)ybk(t)ybkH(t)PbkH(t-1)1+βybkH(t)Pbk(t-1)ybk(t),]]>β为遗忘系数，0＜β＜1，更新参数：gfk(t)=Pfk(t-1)yfk(t)1-β+YfkH(t)Pfk(t-1)yfk(t),]]>gbk(t)=Pbk(t-1)ybk(t)1-β+YbkH(t)Pbk(t-1)ybk(t),]]>hfk(t)=yfkH(t)PfkH(t-1),]]>由先验信息得估计误差为efk(t)＝zfk(t)‑W(t‑1)yfk(t)，ebk(t)＝zbk(t)‑W(t‑1)ybk(t)，权矩阵更新为W(t)=W(t-1)+12K{Σk=1Kefk(t)gfkH(t)+Σk=1Kebk(t)gbkH(t)},]]>权矩阵W(t)即为快拍数为t时对应的信号特征矢量，由W(t)张成的空间为信号子空间，信号子空间US(t)＝orth[W(t)]；（5）对信号子空间的数据使用MUSIC算法进行处理，经谱峰搜索获得目标信号波达方向：信号子空间的MUSIC谱函数：其中，I为单位阵，对MUSIC谱峰值进行搜索，得到入射信号的波达方向角度；（6）令t=t+1，将下一块拍数的数据矢量带入步骤（1）中，得到下一块拍数对应的信号波达方向角度，直到达到最大快拍数，实现冲击噪声环境下相干信号源的DOA动态跟踪。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刁鸣，李力，高洪元，高璐，徐从强，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23