基于网格误差模型的无网格稀疏近似最小方差DOA估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于网格误差模型的无网格稀疏近似最小方差DOA估计方法，建立基于网格误差模型的阵列接收信号模型，并基于该模型依次对信号、噪声功率和网格误差进行迭代求解，使稀疏近似最小方差DOA估计方法的定位精度不再受空间网格划分精度的限制，当目标信号的DOA与网格点不匹配时仍能实现较高的DOA估计精度。

Meshless Sparse Approximate Minimum Variance DOA Estimation Based on Mesh Error Model

The present invention relates to a meshless sparse approximate minimum variance DOA estimation method based on the mesh error model. An array received signal model based on the mesh error model is established, and the signal, noise power and mesh error are solved iteratively based on the model, so that the location accuracy of the sparse approximate minimum variance DOA estimation method is no longer limited by the accuracy of spatial meshing. When the DOA of the target signal does not match the grid points, it can still achieve high DOA estimation accuracy.

【技术实现步骤摘要】
基于网格误差模型的无网格稀疏近似最小方差DOA估计方法
本专利技术属于信号处理等领域，涉及一种基于网格误差模型的无网格稀疏近似最小方差DOA估计方法，通过对网格与信号方位之间误差的估计，避免网格划分与信号方位不匹配而引起的DOA估计误差。
技术介绍
阵列信号处理在雷达、声纳等领域上具有广泛的应用，目标方位(Directionofarrival，DOA)估计是阵列信号处理一大主要任务。稀疏信号处理类的DOA估计算法是近十年来发展起来的DOA估计算法，与常规的DOA估计算法相比，该类DOA估计算法能够适用于小快拍和低信噪比的情况下，性能远远优于常规的DOA估计算法。稀疏信号处理算法主要可以分为正则参数类算法和非正则参数类算法。正则参数类算法如稀疏谱估计算法和l1-SVD算法使用l1范数作为惩罚项，通过正则参数将惩罚项与模型拟合误差相结合，实现稀疏DOA估计。正则参数控制着结果稀疏性和模型拟合误差之间的平衡，随着正则参数的增加，DOA估计结果的稀疏性逐渐增大，模型拟合误差也逐渐增加。在实际数据处理时正则参数的选取通常较为困难，而不合适的正则参数将导致该类算法的性能大大下降，这使得该类算法在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于网格误差模型的无网格稀疏近似最小方差DOA估计方法，其特征在于估计步骤如下：步骤1：采用阵元间距为半波长的M元均匀线列阵接收窄带信号。均匀线列阵上各个传感器将接收到的水声信号转换为电信号，并通过放大电路和数据采集器得到离散时域信号xi(n),1≤n≤N,i＝1,...,M；将观测空间[‑90°,90°]划分为Q个网格，所述90°为端射方向，各网格点所代表的方向角组成的向量记为Θ，Θ＝[θ1,θ2,...,θQ]，在该网格上，阵列的接收信号模型表示为x(n)＝Φ(β)s(n)+e(n),n＝1,...,N其中：

【技术特征摘要】
1.一种基于网格误差模型的无网格稀疏近似最小方差DOA估计方法，其特征在于估计步骤如下：步骤1：采用阵元间距为半波长的M元均匀线列阵接收窄带信号。均匀线列阵上各个传感器将接收到的水声信号转换为电信号，并通过放大电路和数据采集器得到离散时域信号xi(n),1≤n≤N,i＝1,...,M；将观测空间[-90°,90°]划分为Q个网格，所述90°为端射方向，各网格点所代表的方向角组成的向量记为Θ，Θ＝[θ1,θ2,...,θQ]，在该网格上，阵列的接收信号模型表示为x(n)＝Φ(β)s(n)+e(n),n＝1,...,N其中：和分别为各阵元上的接收信号、信号源以及各阵元上接收的环境噪声所组成的向量，上标“T”表示为转置符号；Φ(β)＝A(Θ)+B(Θ)diag(β)，所述的为阵列流形矩阵，a(θ)＝[1e-j2πdsin(θ)f/c...e-j2πd(M-1)sin(θ)f/c]T，f为窄带信号的中心频率，c为声速；所述的B(Θ)＝[a'(q1),...,a'(qQ)]，a'(q)表示a(q)在θ处的导数；所述的β＝[β1,...,βQ]T为网格误差，将与空间信号距离最近的网格点组成的集合记为对于属于的网格点，对应的网格误差为真实的信号方位与网格点所代表方位之差，其余网格点对应的网格误差为0；diag(·)表示由矩阵主对角元素组成的向量或以向量元素为主对角线的对角矩阵；假设环境噪声为均匀白噪声情况，则阵列接收信号的采样协方差矩阵计算为R＝E[x(n)xH(n)]＝Φ(β)RsΦH(β)+s2IM其中：E[·]为期望算子；Rs为信号协方差矩阵；上标“H”为共...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨益新，张亚豪，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61