一种稀疏线性阵列的快速角度估计方法技术

本发明专利技术公开了一种稀疏线性阵列的快速角度估计方法，主要解决稀疏线性阵列在目标角度估计过程中存在计算复杂度高、估计精度差以及存在配对错误的问题。其实现方案为：利用接收数据计算Coprime阵列的协方差矩阵；利用所述协方差矩阵，计算得到数据的噪声子空间和信号子空间；通过所述信号子空间，找到两个线性均匀子阵的导向矩阵之间的关系；利用噪声子空间，通过多项式求根技术估计出了模糊的角度估计值；利用导向矩阵之间的关系，可实现相同目标在不同子阵下的模糊值的配对；最后逐个消除所有目标的模糊问题，得到真实的角度估计值。本发明专利技术方法相比线阵和平面阵的部分区域搜索法，降低了计算复杂度、提高了估计精度、并有效克服了配对错误的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种稀疏线性阵列的快速角度估计方法
本专利技术属于阵列雷达
，涉及阵列雷达的目标到达角估计，具体的说是一种稀疏线性阵列的快速角度估计方法，可用于低计算量要求条件下的目标定位与跟踪。
技术介绍
MIMO雷达和极化雷达的参数估计，它们可以看作是基于波形分集和极化分集的参数估计。一些新结构阵，例如Coprime阵、Nested阵、三并行线阵(threeparalleluniformlineararray,TPULA)等，可以看作是相位分集技术的应用。这些新结构阵，通过计算阵列的协方差矩阵，从中挖掘相位中心的多样化处理，能够实现阵列孔径扩展，并在此基础上提高阵列雷达处理的自由度，从而提高雷达对目标的估计精度。但与此同时自由度的提高会带来处理复杂度成指数级增加。且该阵列所需要的快拍数大大增加以维持阵列协方差矩阵估计的准确性。故基于稀疏阵列的快速高精度算法值得深入研究。其中有一种受到广泛关注的稀疏阵列是Coprime线阵，该阵列有两个子阵构成，两个子阵的位置分别成互质关系。可通过寻找两个子阵MUSIC谱的共同峰值可以确定目标的角度，然而由于需要进行谱峰搜索操作，因此MUSIC算法的计算量较大，然后Sun等人提出了部分区域谱峰搜索法，可以降低计算量。Sun等人提出的部分谱峰搜索法主要包括三个步骤：第一，将整个Coprime阵划分为两个子阵，对两个子阵分别进行部分区域搜索；第二，利用模糊值和真实值之间的关系，确定所有的模糊值；第三，从两个子阵下所有目标的模糊值中寻找最接近的值，此即为目标的真实目标角度。该方法通过部分区域搜索，实现了降低计算量的目的。然而，仍然存在一些问题：第一，当多个目标同时消除相位模糊时，可能会存在多目标匹配错误；第二，两个子阵分别进行参数估计，会导致数据之间的部分信息损失，降低估计精度；第三，搜索类算法的计算复杂度还是很大。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决Coprime稀疏线阵角度搜索所带来的高计算复杂度的问题，通过利用阵列流形的关系，提出了一种基于求根MUSIC的增强目标角度估计算法以及基于双多项式求根的目标角度估计算法，所提方法相比线阵和平面阵的部分区域搜索法，降低了计算复杂度、提高了估计精度、并有效克服了配对错误的问题。为实现上述目的，本专利技术的技术思路是：利用两个子阵导向矩阵之间的关系得到两个MUSIC代价函数，并利用求根算法，得到目标的高精度、低复杂度、无配对错误的角度估计值。具体实现步骤包括如下：1)利用接收数据，计算Coprime阵列的协方差矩阵。2)利用所述协方差矩阵，计算得到数据的噪声子空间和信号子空间。3)通过所述信号子空间，找到两个线性均匀子阵的导向矩阵之间的关系。4)利用所述噪声子空间，通过多项式求根技术估计出了模糊角度估计值。5)利用所述导向矩阵之间的关系，实现相同目标在不同子阵下的模糊角度估计值的配对。6)最后逐个消除所有目标的模糊问题，得到真实的角度估计值。在一些实施例中，所述步骤2)利用所述协方差矩阵，计算得到数据的噪声子空间和信号子空间，包括：所述协方差矩阵的特征分解可以表示为：其中，R表示协方差矩阵，ES表示信号子空间，DS表示信号功率对角矩阵，En表示噪声子空间，Dn表示噪声功率对角矩阵；因为接收数据x(t)可以用x1(t)和x2(t)的两个线性均匀子阵表示，即：所以有其中，T∈CK×K是一个非奇异矩阵，A1表示第一个线性均匀子阵的导向矩阵，A2表示第二个线性均匀子阵的导向矩阵，s(t)表示源信号，n(t)为复高斯白噪声。在一些实施例中，所述步骤3)通过所述信号子空间，找到两个线性均匀子阵的导向矩阵之间的关系，包括：与两个均匀线性子阵相对应的信号子空间可以分解为两部分：其中，ES1表示第一部分的信号子空间，ES2表示第二部分的信号子空间；通过下式的计算得到H1和H2两个中间变量矩阵：两个导向矩阵之间的关系：A2＝H1A1A1＝H2A2其中，+表示伪逆操作。在一些实施例中，所述步骤5)中利用导向矩阵之间的关系，实现相同目标在不同子阵下的模糊角度估计值的配对，按如下步骤求解：(5a)首先利用步骤4)中的所述模糊角度估计值得到第一线性均匀子阵的导向矢量估计值；然后利用导向矩阵之间的关系得到一组第二线性均匀子阵的导向矢量估计值；(5b)利用导向矩阵之间的关系重新构造求根MUSIC算法，得到第二线性均匀子阵的另一组导向矢量估计值；(5c)将所述第一组第二线性均匀子阵的导向矢量估计值减去所述另一组第二线性均匀子阵的导向矢量估计值，找到其中误差最小的一对估计值，即求得同一个目标的模糊角度估计值的配对结果。本专利技术与现有技术相比具有以下优点：(1)由于本专利技术算法采用了阵列的全部接收数据，故本专利技术方法比现有算法的角度估计精度要高；(2)由于本专利技术算法采用了求根算法，故本专利技术方法避免了角度搜索操作，因此具有较低的计算复杂度。附图说明图1是本专利技术的实现流程图；图2是本专利技术中所提算法与传统算法对的可靠性测试结果对比图；图3是用本专利技术所提算法与传统算法对目标角度估计精度的对比图；图4是用本专利技术所提算法与传统算法对运行时间对比图。具体实施方式参考图1，示出了本专利技术一种稀疏线性阵列的快速角度估计方法的一个流程图100，具体步骤如下：步骤101，利用接收数据，计算Coprime阵列的协方差矩阵。整个Coprime阵列的协方差矩阵可以通过接收数据来计算，表示为：R＝E[x(t)xH(t)](1)其中，H表示共轭转置。接收数据x(t)等于：其中，表示阵列导引矢量，T表示转置，di(i＝1,...,M+N-1)表示第i个阵元的位置，λ表示波长，θk(k＝1...K)表示第k个目标的入射角度，K表示目标的个数。M为第一线性均匀子阵的阵元数目，N为第二线性均匀子阵的阵元数目，并且M和N互质。第一线性均匀子阵和第二线性均匀子阵的阵元的位置分别位于集合{Nm(λ/2),0≤m≤M-1}和{Mn(λ/2),0≤n≤N-1}，其中，m表示第一线性均匀子阵的第m个阵元，n表示第二线性均匀子阵的第n个阵元。A＝[a(θ1),a(θ2),...a(θK)]表示导引矩阵。sk(t)表示第k个目标的源信号，s(t)＝[s1(t),...,sK(t)]T表示K个目标组成的源信号矢量，n(t)为复高斯白噪声。步骤102，利用上述协方差矩阵，计算得到数据的噪声子空间和信号子空间。整个阵列的协方差矩阵的特征分解可以表示为：其中，ES表示信号子空间，DS表示信号功率对角矩阵，En表示噪声子空间，Dn表示噪声功率对角矩阵。因为接收数据x(t)可以用x1(t)和x2(t)的两个线性均匀子阵表示，即所以有其中T∈CK×K是一个非奇异矩阵，A1表示第一个线性均匀子阵的导向矩阵，A2表示第二个线性均匀子阵的导向矩阵。步骤103，通过上述得到的信号子空间，找到两个线性均匀子阵的导向矩阵之间的关系。与两个均匀线性子阵相对应的信号子空间可以分解为两部分：其中，ES1表示第一部分的信号子空间，ES2表示第二部分的信号子空间。通过下式的计算得到H1和H2两个中间变量矩阵：两个导向矩阵之间的关系：A2＝H1A1(8)A1＝H2A2(9)其中，+表示伪逆操作。步骤104，利用上述得到的噪声子空间，通过多项式求根技术，估计出模糊的角度估计值本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种稀疏线性阵列的快速角度估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1)利用接收数据，计算Coprime阵列的协方差矩阵；2)利用所述协方差矩阵，计算得到数据的噪声子空间和信号子空间；3)通过所述信号子空间，找到两个线性均匀子阵的导向矩阵之间的关系；4)利用所述噪声子空间，通过多项式求根技术估计出了模糊角度估计值；5)利用所述导向矩阵之间的关系，实现相同目标在不同子阵下的模糊角度估计值的配对；6)最后逐个消除所有目标的模糊问题，得到真实的角度估计值。

【技术特征摘要】
1.一种稀疏线性阵列的快速角度估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1)利用接收数据，计算Coprime阵列的协方差矩阵；2)利用所述协方差矩阵，计算得到数据的噪声子空间和信号子空间；3)通过所述信号子空间，找到两个线性均匀子阵的导向矩阵之间的关系；4)利用所述噪声子空间，通过多项式求根技术估计出了模糊角度估计值；5)利用所述导向矩阵之间的关系，实现相同目标在不同子阵下的模糊角度估计值的配对；6)最后逐个消除所有目标的模糊问题，得到真实的角度估计值。2.根据权利要求1所述的一种稀疏线性阵列的快速角度估计方法，其特征在于，所述步骤2)利用所述协方差矩阵，计算得到数据的噪声子空间和信号子空间，包括：所述协方差矩阵的特征分解可以表示为：其中，R表示协方差矩阵，ES表示信号子空间，DS表示信号功率对角矩阵，En表示噪声子空间，Dn表示噪声功率对角矩阵；因为接收数据x(t)可以用x1(t)和x2(t)的两个线性均匀子阵表示，即：所以有其中，T∈CK×K是一个非奇异矩阵，A1表示第一个线性均匀子阵的导向矩阵，A2表示第二个线性均匀子阵的导向矩阵，s(t)表示源信号，n(t)为复高斯白噪声。...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋宝军，郑桂妹，宋玉伟，张秦，张栋，李槟槟，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61