一种利用多帧信息的二维DOA跟踪方法技术

该发明专利技术公开了一种利用多帧信息的二维DOA跟踪方法，属于雷达信号处理领域。本发明专利技术针对低信噪比，少快拍数据环境下的微弱目标，通过考虑目标的运动模型，在单帧内不宣布目标状态的估计结果，而是采用动态规划算法，根据目标的状态转移关系，对多帧数据进行联合处理，充分利用目标多帧的时空信息，可以实现对目标二维DOA的实时跟踪。本发明专利技术的有益效果是，可以在低信噪比、少快拍数据的环境下，对微弱目标的二维DOA进行实时跟踪。该方法较现有的二维DOA方法，可以获得更高的跟踪收敛概率和更好的DOA估计精度。

【技术实现步骤摘要】
一种利用多帧信息的二维DOA跟踪方法
本专利技术属于雷达信号处理领域。
技术介绍
波达方向(DOA)估计技术是阵列信号处理的一个重要分支，在雷达、通信、声呐、天文等领域起着越来越重要的作用。现有的DOA估计算法，大部分依赖于定位技术，例如基于波束形成的最小方差无失真响应算法(MVDR)、多重信号分类算法(Multiplesignalclassification，MUSIC)、基于旋转不变技术的信号参数估计(ESPRIT)算法，这些算法均假设目标是静止的并且仅利用目标当前测量帧的空间信息。实际中，当信号处于运动状态时，其DOA通常是随时间变化的函数，相邻测量帧的DOA是高度相关的。在这种情况下，传统的DOA估计算法由于仅利用当前测量帧的空间信息，导致来自于前几帧位置估计中的时间信息被丢弃，在低信噪比、少快拍数据等情况下均会使性能迅速下降，甚至完全失效。因此，需要研究对DOA进行实时跟踪的算法。在雷达跟踪算法中，动态规划检测前跟踪算法由于其单帧不做门限处理，而是将单帧数据数字化并存储起来，对多帧数据联合处理，从而估计目标的真实状态。这种同时利用多帧信息进行目标定位跟踪的处理方式，可以实现对微弱目标更好的跟踪性能。X.Zhong在文献“Particlefilteringfor2-Ddirectionofarrivaltrackingusinganacousticvectorsensor”中提出了一种基于粒子滤波的二维DOA跟踪方法，该方法较传统的DOA估计方法可以提高跟踪收敛概率和跟踪精度，但是在低信噪比和少快拍数据情况下，性能会大幅下降。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提供了一种适用于低信噪比、少快拍数据情况下的利用多帧信息的二维DOA跟踪方法，达到跟踪进度高、收敛性好的目的。本专利技术为解决上述技术问题所采用的技术方案是，一种利用多帧信息的二维DOA跟踪方法，包括以下步骤：步骤1、初始化系统参数：均匀矩形阵列阵元数为M、各阵元的位置、输出数据快拍数为N、动态规划检测前跟踪算法处理帧数K、观测间隔T、状态转移数q、误差门限ε；步骤2、获得K帧二维MUSIC谱函数构成的数据平面：步骤2.1、第k帧回波信号入射到均匀矩形阵列的方位角、俯仰角分别为θk、第i个观测阵元接收到的信号为i＝1,…,M，其中，λ为入射信号的波长，(xi,yi)为第i个阵元的坐标，s(n)为远场窄带信号，vi(n)为加性噪声，均匀矩形阵列接收到的信号向量为x(n)＝[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T，T表示转置操作；步骤2.2、利用阵列接收到的N次快拍数据，估计信号的空间相关矩阵R：其中，H表示其共轭转置；步骤2.3、对R进行特征值分解，并将获得的特征值按单调非递增顺序排列，即λ1≥λ2≥…≥λL>λL+1＝λL+2＝…＝λM＝σ2，其中，L表示信号源个数，这些特征值对应的归一化特征向量分别是u1,…,uL,uL+1,…,uM，其中，u1,…,uL和uL+1,…,uM分别张成信号子空间ES和噪声子空间EN；定义矩阵G＝[uL+1uL+2…uM]；步骤2.4、利用二维MUSIC算法构建空间谱函数，为随θ和变化的阵列的导向矢量；步骤3、值函数积累当k＝1帧时，对每个状态xk对应的值函数赋初值，每个状态的值函数初值为该状态对应的第一帧雷达量测，即第一帧的二维MUSIC算法空间谱函数平面；当2≤k≤K帧时，更新每个状态对应的值函数；是第k帧的任一量化状态，θk表示该状态中的方位角量化状态，表示该状态中的俯仰角量化状态，值函数的更新关系式为I(xk)表示状态xk对应的值函数，τ(xk)表示第k-1帧所有可能转移到xk的状态集合，同时记录状态xk与其在k-1帧状态集合τ(xk)中值函数最大值所对应的状态之间的转移关系；步骤4、如果k<K，令k＝k+1，返回步骤3；如果k＝K，执行步骤5；步骤5、使方位角θ在(0°,180°)和俯仰角在(0°,90°)范围内变化，对第K帧数据平面进行谱峰搜索，找出第K帧值函数最大值点所对应的角度坐标即为信号源二维DOA的估计值；步骤6、航迹恢复：对步骤5得到的目标，利用步骤3记录的状态xk与其在k-1帧状态集合τ(xk)中值函数最大值所对应的状态之间的转移关系，恢复出目标的航迹。本专利技术针对低信噪比，少快拍数据环境下的微弱目标，通过考虑目标的运动模型，在单帧内不宣布目标状态的估计结果，而是采用动态规划算法，根据目标的状态转移关系，对多帧数据进行联合处理，充分利用目标多帧的时空信息，可以实现对目标二维DOA的实时跟踪。本专利技术的有益效果是，可以在低信噪比、少快拍数据的环境下，对微弱目标的二维DOA进行实时跟踪。该方法较现有的二维DOA方法，可以获得更高的跟踪收敛概率和更好的DOA估计精度。附图说明图1为本专利技术的流程框图。图2为本专利技术实施例中应用本专利技术方法和传统的二维MUSIC算法不同信噪比下目标跟踪收敛概率对比图。图3为本专利技术实施例中应用本专利技术方法和传统的二维MUSIC算法不同信噪比下目标位置的均方根误差对比图。图4为本专利技术实施例中应用本专利技术方法和传统的二维MUSIC算法不同快拍数下目标跟踪收敛概率对比图。图5为本专利技术实施例中应用本专利技术方法和传统的二维MUSIC算法不同快拍数下目标位置的均方根误差对比图。具体实施方式本专利技术主要采用计算机仿真的方法进行验证，所有步骤、结论都在MATLAB-R2010b上验证正确。具体实施步骤如下：步骤1、初始化系统参数：均匀矩形阵列阵元数为M＝12、各阵元的位置、输出数据快拍数为N、动态规划检测前跟踪算法处理帧数K、观测间隔T＝1、状态转移数q＝4、误差门限ε＝3°；步骤2、获得K帧二维MUSIC谱函数构成的数据平面：步骤2.1、第k帧回波信号入射到均匀矩形阵列的方位角、俯仰角分别为θk、第i个观测阵元接收到的信号为i＝1,…,M，其中，λ为入射信号的波长，(xi,yi)为第i个阵元的坐标，s(n)为远场窄带信号，vi(n)为加性噪声，均匀矩形阵列接收到的信号向量为x(n)＝[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T，T表示转置操作；步骤2.2、利用阵列接收到的N次快拍数据，估计信号的空间相关矩阵R：其中，H表示其共轭转置；步骤2.3、对R进行特征值分解，并将特征值按单调非递增顺序排列，即λ1≥λ2≥…≥λL>λL+1＝λL+2＝…＝λM＝σ2，其中，L表示信号源个数，这些特征值对应的归一化特征向量分别是u1,…,uL,uL+1,…,uM，其中，u1,…,uL和uL+1,…,uM分别张成信号子空间ES和噪声子空间EN。定义矩阵G＝[uL+1uL+2…uM]；步骤2.4、利用二维MUSIC算法构建空间谱函数，为随θ和变化的阵列的导向矢量；步骤3、动态规划值函数积累当k＝1帧时，对每个状态xk对应的值函数赋初值，每个状态的值函数初值为该状态对应的第一帧雷达量测，即第一帧的二维MUSIC算法空间谱函数平面；当2≤k≤K帧时，更新每个状态对应的值函数；是第k帧的任一量化状态，θk表示该状态中的方位角量化状态，表示该状态中的俯仰角量化状态，值函数的更新关系式为I(xk)表示状态xk对应的值函数，τ(xk)表示第k-1帧所有可能转移到xk的状态集合，同时记录状本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种利用多帧信息的二维DOA跟踪方法，包括以下步骤：步骤1、初始化系统参数：均匀矩形阵列阵元数为M、各阵元的位置、输出数据快拍数为N、动态规划检测前跟踪算法处理帧数K、观测间隔T、状态转移数q、误差门限ε；步骤2、获得K帧二维MUSIC谱函数构成的数据平面：步骤2.1、第k帧回波信号入射到均匀矩形阵列的方位角、俯仰角分别为θk、第i个观测阵元接收到的信号为i＝1,…,M，其中，λ为入射信号的波长，(xi,yi)为第i个阵元的坐标，s(n)为远场窄带信号，vi(n)为加性噪声，均匀矩形阵列接收到的信号向量为x(n)＝[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T，T表示转置操作；步骤2.2、利用阵列接收到的N次快拍数据，估计信号的空间相关矩阵R：R=1NΣn=1Nx(n)xH(n);]]>其中，H表示其共轭转置；步骤2.3、对R进行特征值分解，并将获得的特征值按单调非递增顺序排列，即λ1≥λ2≥…≥λL>λL+1＝λL+2＝…＝λM＝σ2，其中，L表示信号源个数，这些特征值对应的归一化特征向量分别是u1,…,uL,uL+1,…,uM，其中，u1,…,uL和uL+1,…,uM分别张成信号子空间ES和噪声子空间EN；定义矩阵G＝[uL+1 uL+2 … uM]；步骤2.4、利用二维MUSIC算法构建空间谱函数，为随θ和变化的阵列的导向矢量；步骤3、值函数积累当k＝1帧时，对每个状态xk对应的值函数赋初值，每个状态的值函数初值为该状态对应的第一帧雷达量测，即第一帧的二维MUSIC算法空间谱函数平面；当2≤k≤K帧时，更新每个状态对应的值函数；是第k帧的任一量化状态，θk表示该状态中的方位角量化状态，表示该状态中的俯仰角量化状态，值函数的更新关系式为I(xk)表示状态xk对应的值函数，τ(xk)表示第k‑1帧所有可能转移到xk的状态集合，同时记录状态xk与其在k‑1帧状态集合τ(xk)中值函数最大值所对应的状态之间的转移关系；步骤4、如果k<K，令k＝k+1，返回步骤3；如果k＝K，执行步骤5；步骤5、使方位角θ在(0°,180°)和俯仰角在(0°,90°)范围内变化，对第K帧数据平面进行谱峰搜索，找出第K帧值函数最大值点所对应的角度坐标即为信号源二维DOA的估计值；步骤6、航迹恢复：对步骤5得到的目标，利用步骤3记录的状态xk与其在k‑1帧状态集合τ(xk)中值函数最大值所对应的状态之间的转移关系，恢复出目标的航迹。...

【技术特征摘要】
1.一种利用多帧信息的二维DOA跟踪方法，包括以下步骤：步骤1、初始化系统参数：均匀矩形阵列阵元数为M、各阵元的位置、输出数据快拍数为N、动态规划检测前跟踪算法处理帧数K、观测间隔T、状态转移数q、误差门限ε；步骤2、获得K帧二维MUSIC谱函数构成的数据平面：步骤2.1、第k帧回波信号入射到均匀矩形阵列的方位角、俯仰角分别为θk、第i个观测阵元接收到的信号为i＝1,…,M，其中，λ为入射信号的波长，(xi,yi)为第i个阵元的坐标，s(n)为远场窄带信号，vi(n)为加性噪声，均匀矩形阵列接收到的信号向量为x(n)＝[x1(n),x2(n),…,xM(n)]T，T表示转置操作；步骤2.2、利用阵列接收到的N次快拍数据，估计信号的空间相关矩阵R：其中，H表示其共轭转置；步骤2.3、对R进行特征值分解，并将获得的特征值按单调非递增顺序排列，即λ1≥λ2≥…≥λL>λL+1＝λL+2＝…＝λM＝σ2，其中，L表示信号源个数，这些特征值对应的归一化特征向量分别是u1,…,uL,uL+1,…,uM，其中，u1,…,uL和uL+1,…,uM分别张成信号子空...

【专利技术属性】
技术研发人员：易伟，张紫薇，杨东超，刘加欢，王经鹤，崔国龙，孔令讲，姬亚龙，季鹏，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51