一种波达方向的估计方法，系统及终端设备技术方案

本发明专利技术提供了一种波达方向的估计方法，系统及终端设备，通过天线阵列接收快拍数据；所述快拍数据为所述天线阵列对远场目标的入射信号的输出响应，所述入射信号为窄带信号；将接收到的所述快拍数据传输到1比特量化器，并利用1比特量化器将所述快拍数据量化为测量数据；使用所述测量数据的协方差矩阵进行来波方向角的估计。本发明专利技术所提供的波达方向的估计方法，利用1比特量化器将所述快拍数据量化为测量数据，直接使用量化数据的协方差矩阵进行波达方向的估计，省略了对量化数据进行预处理的过程。由于不需要对量化数据进行重构，从而简化了计算复杂度，及降低了对硬件的要求，为波达方向的估计提供了便利。

【技术实现步骤摘要】
一种波达方向的估计方法，系统及终端设备
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及的是一种波达方向的估计方法、系统及终端设备。
技术介绍
目前，智能设备一般通过麦克风阵列获取语音指令后，经信号处理后再对语音指令进行识别，从而提高语音识别的准确率，主要涉及回声消除技术、波达方向估计技术、波束形成技术和去混响技术等。而现有的波达方向估计技术一般基于子空间的MUSIC算法：先求得阵列接收数据的协方差矩阵，然后对该协方差矩阵进行特征分解，得到对应的噪声子空间和信号子空间。根据噪声子空间和方向向量正交的原理估计波达方向。在实际的数字系统中，对采样得到的数据进行量化是必经过程，即将模拟信号转换为有限精度的数字信号。而我们通常采用的都是高量化精度的数据，这势必就会导致量化速率的降低，从而增加模数转换器（ADC）的压力，因此不能满足高效快速得到波达方向估计的结果。因此，现有技术有待于进一步的改进。
技术实现思路
鉴于上述现有技术中的不足之处，本专利技术的目的在于为用户提供一种波达方向估计方法、系统及终端设备，克服现有技术中在进行波达方向估计时，由于模数转换器的数据处理量较大，导致信息处理的效率低耗时长的缺陷。本专利技术解决技术问题所采用的技术方案如下：本专利技术所公开的第一实施例为一种波达方向的估计方法，其中，包括以下步骤A至步骤C，且所述步骤B至步骤C之间不经历其他步骤：A、天线阵列接收快拍数据；所述快拍数据为所述天线阵列对远场目标的入射信号的输出响应，所述入射信号为窄带信号；B、将接收到的所述快拍数据传输至比较器进行量化，得到量化后的测量数据；C、使用所述测量数据的协方差矩阵进行来波方向角的估计，并输出估计值。可选的，所述比较器为1比特量化器。可选的，所述步骤C包括：步骤C1、基于子空间的MUSIC算法计算测量数据的协方差矩阵；步骤C2、对所述协方差矩阵做特征分析，获得噪声子空间；步骤C3、根据入射信号的处于不同角度时对应的空间谱函数，求取空间谱函数最大值，其谱峰对应的角度即是来波方向角的估计值。可选的，所述步骤C3还包括：构造空间谱函数，并根据构造出的空间谱函数得到不同协方差矩阵下的频谱图，根据频谱图的波峰得到谱峰对应的角度。可选的，所述步骤C2包括：对协方差矩阵进行特征值分解：其中，为由特征值组成的对角矩阵，为特征向量组成的特征矩阵；表示由信号个数Ｋ个最大特征值组成的对角矩阵，为这K个特征值对应的特征向量组成的矩阵，为信号子空间；表示由剩下的(M-K)个特征值组成的对角矩阵，M为天线阵列的个数，N为快拍数据的个数，K为接收到的窄带信号个数；为这(M-K)个特征值对应的特征向量组成的矩阵，为噪声子空间，为的共轭转置矩阵。本专利技术提供的第二实施例一种波达方向的估计系统，其中，包括：信号接收模块、量化处理模块和方向估计模块；所述信号接收模块，用于接收快拍数据；所述快拍数据为所述天线阵列对远场目标的入射信号的输出响应，所述入射信号为窄带信号；所述量化处理模块，用于将接收到的所述快拍数据传输至比较器进行量化，得到量化后的测量数据；所述方向估计模块，用于直接使用所述测量数据的协方差矩阵进行波达方向的估计，得到估计值。可选的，所述比较器为1比特量化器。可选的，所述方向估计模块包括：协方差计算单元，用于基于子空间的MUSIC算法计算测量数据的协方差矩阵；噪声子空间计算单元，用于对所述协方差矩阵做特征分析，获得噪声子空间；方向分析单元，用于根据入射信号的处于不同角度时对应的空间谱函数，求取空间谱函数最大值，其谱峰对应的角度即是来波方向角的估计值。本专利技术所提供的第三实施例为一种终端设备，其中，包括：存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于从所述存储器中获取所述计算机程序，并根据所述计算机程序的指令执行如权利要求1-6任意一项所述的波达方向的估计方法。有益效果，本专利技术提供了一种波达方向估计方法，系统及终端设备，通过将接收到的所述快拍数据传输到1比特量化器，并利用1比特量化器将所述快拍数据量化为测量数据，直接用于进行来波方向角的估计。由于本专利技术所公开的方法，直接使用量化数据的协方差矩阵，而不需要对量化数据进行重构，从而简化了计算复杂度，及降低了对硬件的要求。附图说明图1是本专利技术的一种波达方向估计方法步骤流程图；图2是本专利技术所述方法中阵列天线的排列示意图；图3是本专利技术提供所述方法的具体应用实施例步骤流程图；图4是本专利技术所提供的方法的验证比较波形示意图；图5是本专利技术所述系统的原理结构框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术所公开的第一实施例为一种波达方向的估计方法，其中，包括以下步骤S1至步骤S3，且所述步骤S2至步骤S3之间不经历其他步骤：S1、天线阵列接收快拍数据；所述快拍数据为所述天线阵列对远场目标的入射信号的输出响应，所述入射信号为窄带信号。考虑一个具有个阵元的均匀线阵（如图2所示），接收到个窄带信号，信号的入射角为，则阵列接收到N个快拍的数据为：（1）其中A，S，N分别表示方向矩阵，信号波形，加性噪声。S2、将接收到的所述快拍数据传输至比较器进行量化，得到量化后的测量数据。将接收到的快拍数据传输到比较器，使用比较器将快拍数据量化为量化后的测量数据。较佳的，为了降低数据处理量，本步骤中优选1比特量化器，当然也可以选择使用多比特量化器。经过1-比特量化的数据为（2）其中，函数表示1-比特量化器，,即对于任意复数Z，有：，其中，分别表示实部和虚部。S3、使用所述测量数据的协方差矩阵进行来波方向角的估计，并输出估计值。直接使用上述步骤S2中得到的测量数据的协方差矩阵进行来波方向角的估计，从而得到波达方向的估计值，从输出所述估计值。具体的，本步骤中使用所述测量数据的协方差矩阵进行来波方向角的估计步骤包括以下步骤：步骤S31、基于子空间的MUSIC算法计算测量数据的协方差矩阵；步骤S32、对所述协方差矩阵做特征分析，获得噪声子空间；进一步的，所述步骤S32包括：对协方差矩阵进行特征值分解：（3）其中，为由特征值组成的对角矩阵，为特征向量组成的特征矩阵；表示由信号个数Ｋ个最大特征值组成的对角矩阵，为这K个特征值对应的特征向量组成的矩阵，为信号子空间；表示由剩下的(M-K)个特征值组成的对角矩阵，为这(M-K)个特征值对应的特征向量组成的矩阵，为噪声子空间。步骤S33、根据入射信号的处于不同角度时对应的空间谱函数，求取空间谱函数最大值，其谱峰对应的角度即是来波方向角的估计值。本步骤需要构造空间谱函数，并根据构造出的空间谱函数得到不同协方差矩阵下的频谱图，根据频谱图的波峰得到谱峰对应的角度。根据矩阵A中的各个列向量与噪声子空间正交，即，。因此，通过改变，求得不同时的谱函数（4）因为当越接近真实角度时，有越小，即分子越小，所以谱越大，则出现波峰处，即为波达方向的估计值，如图3所示，频谱在真实角度附近出现谱峰，谱峰位置即为估计值。本专利技术相较于现有的基于子空间的1-比特方法，最大的特点是发现可以直接使用量化数据的协方差矩阵，而不需要进行预处理，也能用于阵列信号处理中的DOA估计，并做了相关本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种波达方向的估计方法，其特征在于，包括以下步骤A至步骤C，且所述步骤B至步骤C之间不经历其他步骤：A、天线阵列接收快拍数据；所述快拍数据为所述天线阵列对远场目标的入射信号的输出响应，所述入射信号为窄带信号；B、将接收到的所述快拍数据传输至比较器进行量化，得到量化后的测量数据；C、使用所述测量数据的协方差矩阵进行来波方向角的估计，并输出估计值。

【技术特征摘要】
1.一种波达方向的估计方法，其特征在于，包括以下步骤A至步骤C，且所述步骤B至步骤C之间不经历其他步骤：A、天线阵列接收快拍数据；所述快拍数据为所述天线阵列对远场目标的入射信号的输出响应，所述入射信号为窄带信号；B、将接收到的所述快拍数据传输至比较器进行量化，得到量化后的测量数据；C、使用所述测量数据的协方差矩阵进行来波方向角的估计，并输出估计值。2.根据权利要求1所述的波达方向的估计方法，其特征在于，所述比较器为1比特量化器。3.根据权利要求1或2所述的波达方向的估计方法，其特征在于，所述步骤C包括：步骤C1、基于子空间的MUSIC算法计算测量数据的协方差矩阵；步骤C2、对所述协方差矩阵做特征分析，获得噪声子空间；步骤C3、根据入射信号处于不同角度时对应的空间谱函数，求取空间谱函数最大值，其谱峰对应的角度即是来波方向角的估计值。4.根据权利要求3所述的波达方向的估计方法，其特征在于，所述步骤C3还包括：构造空间谱函数，并根据构造出的空间谱函数得到不同协方差矩阵下的频谱图，根据频谱图的波峰得到谱峰对应的角度。5.根据权利要求4所述的波达方向的估计方法，其特征在于，所述步骤C2包括：对协方差矩阵进行特征值分解：其中，为由特征值组成的对角矩阵，为特征向量组成的特征矩阵；表示由信号个数Ｋ个最大特征值组成的对角矩阵，为这K个特征值对应的特征向量组成的矩阵，为信号子空间；表示由剩下的(M...

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