互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法技术

本发明专利技术公开了一种互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法，基于均匀中心对称的线阵，考虑阵列存在互耦效应下，将多维参数估计器解耦成几个一维参数估计器，在估计远近场混合信号的角度和距离参数同时，引入了在通信、雷达系统中广泛采用非圆信号，通过充分利用其非圆信息并解耦阵列导向矢量来提高了参数估计的精度。本发明专利技术方法与现有的算法相比，有着更高的参数估计精度，且能消除互耦效应的影响，该结论已通过仿真实验验证；本发明专利技术还可以通过判断距离的范围来判断信号源的类型。

【技术实现步骤摘要】
互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法
本专利技术涉及一种阵列信号的处理方法，具体涉及一种互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法。
技术介绍
远近场信号的同时定位应用于麦克风阵列的话音定位、引导(归位)系统等多个方面，由于其涉及的应用面较多，因而得到了广泛的关注。利用四阶积累量(fourth-ordercumulant，FOC)矩阵的混合源定位算法相继被提出。然而，基于积累量的算法的一个共同问题是重建FOC矩阵具有很高的计算复杂度。为了避免这个问题，研究者们提出了一系列基于二阶统计(second-orderstatistics，SOS)的算法。为了避免相位模糊，上述的混合源定位方法都需要将传感器的间距限制在四分之一波长内，这造成了相邻的阵元之间产生互耦效应，将影响阵列的测向性能。近些年，虽然针对远近场的参数估计问题已提出许多优秀的算法，但大多数算法都存在着阵列孔径的损失以及在互耦效应下估计的性能严重下降。在无线通信领域，非圆信号通常包括幅度调制(AM)信号、二进制相移键控(BPSK)等。通过考虑非圆信号的协方差矩阵和共轭协方差矩阵，来采用远近场的角度(DOA)估计达到提高增益的目的。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法，其特征在于，所述方法包括：将接收到的阵列数据及其共轭形成一个扩展数据矢量，基于该扩展数据向量，构建扩展协方差矩阵并对其进行特征分解，得到信号子空间和噪声子空间；将含有互耦系数的远场信号扩展导向矢量解耦成两个分别只和远场信号扩展导向矢量和互耦系数有关的矢量，根据秩损原理构造出一个关于远场信号的参数估计器来得到远场的角度值，并根据得到的远场的角度值来计算阵列互耦系数；利用阵列互耦系数重新构造出扩展的阵列互耦系数矩阵，并用扩展的阵列互耦系数矩阵来补偿消除扩展协方差矩阵中的互耦影响，接着对消除互耦影响后的扩展协方差矩阵进行特征分解，得到新的信号子空间和新...

【技术特征摘要】
1.一种互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法，其特征在于，所述方法包括：将接收到的阵列数据及其共轭形成一个扩展数据矢量，基于该扩展数据向量，构建扩展协方差矩阵并对其进行特征分解，得到信号子空间和噪声子空间；将含有互耦系数的远场信号扩展导向矢量解耦成两个分别只和远场信号扩展导向矢量和互耦系数有关的矢量，根据秩损原理构造出一个关于远场信号的参数估计器来得到远场的角度值，并根据得到的远场的角度值来计算阵列互耦系数；利用阵列互耦系数重新构造出扩展的阵列互耦系数矩阵，并用扩展的阵列互耦系数矩阵来补偿消除扩展协方差矩阵中的互耦影响，接着对消除互耦影响后的扩展协方差矩阵进行特征分解，得到新的信号子空间和新的噪声子空间；利用阵列的中心对称特性，将消除互耦影响后的阵列导向矢量分解为两个分别只与角度参数和距离参数相关新矢量，根据秩损原理，构造出两个参数估计器分别得到远近场角度和距离的估计值。2.根据权利要求1所述的互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法，其特征在于，所述得到信号子空间和噪声子空间的具体方法包括：利用信号的非圆特性，将阵列接收到的数据矢量x(l)与其共轭x*(l)组成一个扩展数据矢量z(l)，即其中其中，C表示对称均匀线阵的M×M的互耦系数矩阵，M是传感器的个数，M＝2N+1，N是从1开始的正整数，sN(l)和sF(l)分别表示近场信号矢量和远场信号矢量；AN和AF分别为近场信号的阵列导向矩阵和远场信号的阵列导向矩阵，ψN和ψF分别表示近场信号矢量和远场信号矢量的非圆相移，n(l)是与入射信号不相关的圆性高斯噪声矢量，计算扩展协方差矩阵，即其中，RsN、RsF和Rs分别为近场信号的协方差矩阵、远场信号的协方差矩阵和总混合信号的协方差矩阵，表示R的特征值，I2M表示2M×2M单位矩阵，上标H表示共轭转置；对R进行特征分解其中，Us是以2M×K的矩阵表示的信号子空间，Un是以2M×(2M-K)的矩阵表示的噪声子空间，Λs是K×K的矩阵，Λn是(2M-K)×(2M-K)的对角矩阵，M表示传感器的个数，K表示不相关的窄带非圆信号个...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈华，杨莹莹，彭宗举，李有明，陈少华，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33