基于多重信号分类群延迟算法的DoA估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多重信号分类群延迟算法（MUSIC‑Group Delay）的相邻相干信源波达方向（DoA）估计方法，首先采用前后向空间平滑技术解信号相干问题，然后利用MUSIC‑Group Delay方法实现相邻信号源的DoA估计。本发明专利技术能够更加精确地分辨出相邻相干信号源的DoA角度，与多重信号分类（MUSIC）方法相比本发明专利技术的空间分辨率得到了显著提高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于相干信号源的DoA估计领域，具体涉及一种基于多重信号分类群延迟算法的DoA估计方法。
技术介绍
多重信号分类(MUSIC)算法是一种估计波达角度的算法，将阵列输出数据的协方差矩阵进行特征值分解，从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号子空间正交的噪声子空间，利用两个子空间的正交特性构造出“针状”空间谱峰，从而大大提高了算法的分辨率，所以被广泛使用。这一算法的提出开创了空间谱估计算法研究的新时代，它具有很高的分辨率，估计精度及稳定性，但对于相干信号分辨特性降低。在实际工程应用中，由于受多径传播、瞄准式干扰等因素的影响,信号往往会变成相干信号源，使得信号子空间的维数小于信号源数，造成了相干信号源的导向矢量与噪声子空间不完全相交，从而使MUSIC方法无法正确的估计出信号源DoA。空间平滑算法在相干信号源的DoA估计中其性能及有效性都优于MUSIC算法。虽然MUSIC算法分辨率高，但是当两个波达角度相邻的时候也会出现两个波峰重叠，难以估计正确的角度。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种基于多重信号分类群延迟算法的DoA估计方法，解决了现有技术中MUSIC相干信号分辨特性低，无法正确的估计出信号源DoA的问题。本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：基于多重信号分类群延迟算法的DoA估计方法，包括如下步骤：步骤1、前、后向空间平滑实现信源解相干，获得前、后向空间平滑后估计的协方差矩阵Rfb；步骤2、根据如下谱估计公式在全空域进行谱峰搜索，谱估计公式为：其中，表示DoA角度为的阵列空域导引矢量，qi∈UN是噪声子空间内第i个噪声特征向量,上标H表示共轭转置运算符，UN为选取剩余M-K个小特征值对应的特征矢量构成的噪声子空间，M为每个重叠子阵中的阵元个数，K为入射窄带信号个数，N为接收阵元个数,且K<N；步骤3、获取各谱峰对应的角度，即为各相邻相干信源的DoA角。所述前、后向空间平滑后估计的协方差矩阵Rfb为Rfb=Rf+Rb2]]>其中，Rf为前向空间平滑获得协方差矩阵，Rb为后向空间平滑获得的协方差矩阵。所述Rf根据如下公式计算：Rf=1pΣk=1pRkf]]>其中，p为将N个接收阵元划分成的重叠子阵的个数，为前向空间平滑第k个子阵训练快拍估计的协方差矩阵。所述后向空间平滑后获得的协方差矩阵为Rb根据如下公式计算：Rb=1pΣk=1pRkb]]>其中，为后向空间平滑第k个子阵训练快拍估计的协方差矩阵。所述UN根据如下公式获取：Rfb=USΣSUSH+UNΣNUNH]]>其中，US为选取K个大特征值对应的特征矢量构成的信号子空间，∑S为K个大特征值构成的对角阵，∑N为M-K个小特征值构成的对角阵，大特征值为大于或等于1的特征值，小特征值为小于1的特征值。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：在入射信号为相干信号的情况下，该方法通过空间平滑技术解相干，利用MUSIC算法和群延迟函数相结合的方式估计两个相邻的方位角，将两个相邻的角度分辨的更加清楚，进而可获得比MUSIC方法更高的分辨率。附图说明图1为均匀线阵的信号模型。图2为前向空间平滑技术的原理图。图3为基于MUSIC算法的非相干信号DoA估计。图4为本专利技术的相邻的相干信号DoA估计的流程图。图5为相位谱的导数图。图6为本专利技术的非相干信号DoA估计。图7为基于MUSIC算法未经空间平滑的相干信号DoA估计。图8为本专利技术未经空间平滑的相干信号DoA估计。图9为基于MUSIC算法的相干信号DoA估计。图10为本专利技术的的相干信号DoA估计。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的结构及工作过程作进一步说明。基于多重信号分类群延迟算法的DoA估计方法，包括如下步骤：步骤1、前、后向空间平滑实现信源解相干，获得前、后向空间平滑后估计的协方差矩阵Rfb；步骤2、根据如下谱估计公式在全空域进行谱峰搜索，谱估计公式为：其中，表示DoA角度为的阵列空域导引矢量，qi∈UN是噪声子空间内第i个噪声特征向量,上标H表示共轭转置运算符，UN为选取剩余M-K个小特征值对应的特征矢量构成的噪声子空间，M为每个重叠子阵中的阵元个数，K为入射窄带信号个数，N为接收阵元个数,且K<N；步骤3、获取各谱峰对应的角度，即为各相邻相干信源的DoA角。具体过程如下：如图1所示的均匀线阵信号模型，假设有K个入射窄带信号，N个接收阵元，则接收相干信号模型可表示为：x(t)=As(t)+n(t)=As1(t)s2(t)···sK(t)+n(t)=Aα1α2···αKs0(t)+n(t)=Aρs0(t)+n(t)]]>其中，A表示K个窄带信号源的空域导引矢量矩阵，且A＝[a(θ1),a(θ2),…,a(θK)]，式中a(θi)表示第i个信号源其DoA角度为θi的阵列空域导引矢量，且其中d为阵元间距，λ为阵列工作波长，上标T表示转置运算符，式中s(t)表示K个窄带信号源的复振幅矢量，且s(t)＝[s1(t),s2(t),…,sK(t)]T，si(t)为第i个信号源的复振幅，n(t)表示阵列接收的噪声，s0(t)表示生成信源，ρ＝[α1α2…αK]T是由一系列复常数组成的K×1维矢量。空间平滑技术通常是用来解决相干信号源问题。首先，将接收阵列划分为几个子阵，计算出每个子阵的协方差矩阵；然后，求得这些子阵的协方差矩阵的平均值；最后，用平滑后的协方差矩阵进行DoA估计。图2给出了前向空间平滑技术的原理图。前向空间平滑时，首先将N个阵元分成p个重叠子阵，每个重叠的子阵有M个阵元，可取M＝K+2，则共有p＝N-M+1个子阵。其中，阵元{1,2,...,M本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于多重信号分类群延迟算法的DoA估计方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、前、后向空间平滑实现信源解相干，获得前、后向空间平滑后估计的协方差矩阵Rfb；步骤2、根据如下谱估计公式在全空域进行谱峰搜索，谱估计公式为：其中，表示DoA角度为的阵列空域导引矢量，qi∈UN是噪声子空间内第i个噪声特征向量,上标H表示共轭转置运算符，UN为选取剩余M‑K个小特征值对应的特征矢量构成的噪声子空间，M为每个重叠子阵中的阵元个数，K为入射窄带信号个数，N为接收阵元个数,且K<N；步骤3、获取各谱峰对应的角度，即为各相邻相干信源的DoA角。

【技术特征摘要】
1.基于多重信号分类群延迟算法的DoA估计方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、前、后向空间平滑实现信源解相干，获得前、后向空间平滑后估计的协方差矩阵Rfb；步骤2、根据如下谱估计公式在全空域进行谱峰搜索，谱估计公式为：其中，表示DoA角度为的阵列空域导引矢量，qi∈UN是噪声子空间内第i个噪声特征向量,上标H表示共轭转置运算符，UN为选取剩余M-K个小特征值对应的特征矢量构成的噪声子空间，M为每个重叠子阵中的阵元个数，K为入射窄带信号个数，N为接收阵元个数,且K<N；步骤3、获取各谱峰对应的角度，即为各相邻相干信源的DoA角。2.根据权利要求1所述的基于多重信号分类群延迟算法的DoA估计方法，其特征在于：所述前、后向空间平滑后估计的协方差矩阵Rfb为Rfb=Rf+Rb2]]>其中，Rf为前向空间平滑获得协方差矩阵，Rb为后向空间平滑获得的协方差矩阵。3.根据权利要求2所述的基于多重信号分...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈明威，郑家芝，胡佩，纪存孝，陶震，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32