数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法及系统，方法包括：当数据损失时，利用空间平滑方案构造重组数据矩阵，打乱受损元素的位置；利用矩阵填充技术对重组数据矩阵进行数据恢复，并对重组数据矩阵的协方差进行特征分解；基于特征分解得到的信号子空间以及噪声子空间得到空间频谱，并搜索空间频谱的尖峰得到DOA方向。本发明专利技术解决了现有技术中在部分数据损失的情况下无法对数据进行恢复，从而导致无法对DOA方向进行估计问题；本发明专利技术即便只有一组可用数据，也可以对受损的数据进行恢复，有助于雷达信号处理领域中准确地估计出DOA方向，减小了误差。

【技术实现步骤摘要】
数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法及系统
本专利技术涉及雷达信号处理
，具体涉及一种数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法及系统。
技术介绍
信号的波达方向(DOA，Directionofarrival)估计是阵列信号处理中的一个重要研究内容，被广泛地应用于雷达、无线通信、电磁场、声纳、地震勘探和医学成像等诸多领域。DOA估计的主要目的是在噪声环境下，分辨两个在方位向非常接近的目标。常用的DOA估计方法有两类，即：非参数化估计方法和参数化估计方法。对于非参数化估计方法，主要有波束形成法，基于子空间方法的多重信号分类法(MUSIC，Multiplesignalclassification)和基于最小方差无畸变的高分辨谱估计法等。现有技术中，在雷达信号处理
的DOA估计的方法中，如果低秩矩阵的随机位置中的部分元素丢失，则可利用矩阵填充技术来恢复矩阵，从而实现DOA方向的估计。但是，当整个行(甚至是几行)中的元素被破坏或丢失，则无法直接利用矩阵填充技术来恢复数据，因此在进行DOA估计中容易产生较大的误差，无法实现DOA方向的准确估计。因此，现有技术还有待于改进和发展本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，所述方法包括：当数据损失时，利用空间平滑方案构造重组数据矩阵，打乱受损元素的位置；利用矩阵填充技术对重组数据矩阵进行数据恢复，并对重组数据矩阵的协方差进行特征分解；基于特征分解得到的信号子空间以及噪声子空间得到空间频谱，并搜索空间频谱的尖峰得到DOA方向。

【技术特征摘要】
1.一种数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，所述方法包括：当数据损失时，利用空间平滑方案构造重组数据矩阵，打乱受损元素的位置；利用矩阵填充技术对重组数据矩阵进行数据恢复，并对重组数据矩阵的协方差进行特征分解；基于特征分解得到的信号子空间以及噪声子空间得到空间频谱，并搜索空间频谱的尖峰得到DOA方向。2.根据权利要求1所述的数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，所述当数据损失时，利用空间平滑方案构造重组数据矩阵，打乱受损元素的位置的步骤，具体包括：当受损矩阵中的一行或者多行数据整体缺失时，利用空间平滑方案对受损矩阵进行重组；获得重组数据矩阵，所述重组数据矩阵中损失的元素不再分布在整行中。3.根据权利要求2所述的数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，所述利用空间平滑方案对受损矩阵进行重组的步骤，具体包括：将受损矩阵划分为p个子阵，每个子阵的阵元数为m个，在每个快拍下，数据矩阵表示为：Xf(t)＝[x1(t)，x2(t)，…，xp(t)]＝[A1s(t)，A2s(t)，…，Aps(t)]+[n1(t)，n2(t)，…，np(t)]其中，第i个子阵的导向矩阵为Ai＝[ai(θ1)，ai(θ2)，…，ai(θL)]，s(t)是信号矢量，n(t)是高斯分布的噪声矢量，{θ1，θ2，…，θL}为接收到的L个窄带信号的信号入射角。4.根据权利要求3所述的数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，所述利用空间平滑方案对受损矩阵进行重组的步骤，还包括：根据均匀线阵的移位不变性，得出Ai+1＝AiΦ，i＝1，…，p-1，重组的数据矩阵改写为Xf(t)＝A1Sf(t)+Nf(t)，其中，5.根据权利要求4所述的数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，所述利用空间平滑方案对受损矩阵进行重组的步骤，还包括：将Xf...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖斌，邓尚玲，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44