一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法技术

本发明专利技术属于阵列信号处理领域，提供一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法，该方法：(1)通过Khatri‑Rao积建立低维度的协方差稀疏重构模型，对信号协方差矩阵上的主对角元素进行估计；(2)根据非零主对角元素位置扩展稀疏重构字典，再次利用稀疏重构算法估计信号协方差矩阵的非对角元素；(3)根据非对角元素更新稀疏重构模型，利用稀疏重构算法重新估计信号协方差矩阵的主对角元素；重复上述(2)、(3)，即可根据最终的信号协方差矩阵主对角线元素估计出信号的波达方向。本发明专利技术不仅能够充分利用特殊阵列几何分布带来的自由度，还能有效降低计算复杂度并获得良好的估计精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法
本专利技术属于阵列信号处理领域，具体提供一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法。
技术介绍
波达方向估计是阵列信号处理的一个重要研究方向，主要应用于雷达、声纳、通信、地震勘探、医学诊断以及射电天文等诸多经济和军事领域。对于相互独立的空间信号，可以使用传感器阵列接收观测数据并采用子空间算法或稀疏重构算法对其波达方向进行估计。但是在实际环境中，由于多径传播等原因会导致相关或相干信号的存在，虽然基于子空间算法的DOA估计可以采用空间平滑技术实现去相关，但是空间平滑会导致阵列的有效孔径变小、分辨率降低以及自由度损失。为了能够估计相关信号的波达方向并同时提高阵列有效孔径获得较高的分辨率，人们提出了内插阵列、部分均匀线性阵列等方法，但这些方法均是先对信号进行初始估计，然后再进行空间平滑处理，因此，它们都是属于子空间一类的估计方法。近年来使用稀疏重构进行波达方向估计的方法成为研究热点，主要包括基于观测向量的稀疏重构算法和基于协方差矩阵的稀疏重构算法，这两类方法有以下优缺点：1)前者无需估计协方差矩阵，因此可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、K个远场窄带信号入射到由N个阵元组成的均匀或非均匀线性阵列上，将阵列接收信号表示成向量形式：x(t)＝As(t)+v(t),t＝1,2,...,T其中，A为方向矩阵，s(t)为信号向量，v(t)为零均值高斯白噪声，T为快拍数；步骤2、计算阵列接收信号的协方差矩阵Rx：

【技术特征摘要】
1.一种基于协方差低维度迭代稀疏重构的相关/相干信号波达方向估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、K个远场窄带信号入射到由N个阵元组成的均匀或非均匀线性阵列上，将阵列接收信号表示成向量形式：x(t)＝As(t)+v(t),t＝1,2,...,T其中，A为方向矩阵，s(t)为信号向量，v(t)为零均值高斯白噪声，T为快拍数；步骤2、计算阵列接收信号的协方差矩阵Rx：其中，Rs为信号的协方差矩阵，为噪声的协方差矩阵；并对Rx做矢量化处理：其中，A1＝A*⊙A，A2为待扩展字典，1＝vec(Iv)，p为由Rs主对角元素构成的矩阵，q为由Rs非对角元素构成的矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：段惠萍，殷允杰，张新月，梁瀚明，方俊，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51