一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法技术

本发明专利技术属于阵列信号处理领域，具体涉及一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法，包括以下步骤：构造镜像空间谱；构造对称压缩谱；判别方位信息分辨出镜面辐射源和辐射源；判断是否存在镜像邻近目标，若存在，进行二次搜索。本发明专利技术将MVDR空间谱进行对称压缩，所以在半个谱中将会含有完整的方位信息，进行半谱搜索便可以得到完整的方位信息，大幅减少了谱搜索的计算量；采用二次搜索一方面可以更加准确的判断镜像辐射源与辐射源，另一方面可以克服两谱峰混叠造成的偏差；降维退化步骤的操作，实现了矢量阵到声压阵导向矢量的转换，提高了

A Low Complexity DOA Estimation Method Based on the Symmetry Characteristic of Steering Vector

【技术实现步骤摘要】
一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法
本专利技术属于阵列信号处理领域，具体涉及一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法。
技术介绍
随着时代变迁，大国之间的竞争已经不单单局限于经济、政治、文化等各方面，大国之间的竞争也体现在军事上，争夺海、陆、空的霸主地位便是大国竞争的直接体现。海洋作为一个重要战略环节，各国必将更加重视海洋研究。声波是海洋探究一个必不可少的部分，它是迄今为止所知的各种形式能量中，能在海洋坏境中能够传播最为稳定、持续的一种能量。利用声纳采集海洋中的声波，进而展开高分辨的高效DOA算法研究将会为水下探测、声纳系统研制、沉船打捞等方面提供坚实的理论基础，具有重要实际意义。传统波束形成算法存在主瓣较宽，旁瓣起伏大等缺点，以MUSIC算法为代表的高分辨算法，以及旋转不变子空间算法及衍生的算法虽然克服了分辨率低的问题，但是这一类算法必须要有一定的先验知识，来进行子空间的划分。当信噪比足够高，快拍数足够大的情况下这类算法的估计性能可以接近克拉美-罗界下限。虽然这一类算法的性能能够实现超分辨，但是都需要信源个数已知的情况下，在实际应用中，信源个数往往是未知的。虽然可以通过一些算法进行估计信源的个数，但是信源个数估计的算法会受到各种不利条件的影响，当在快拍数比较少，信噪比比较低的情况下，往往会导致信源个数估计错误，从而严重影响了子空间类算法DOA估计的性能。Capon提出的最小方差无畸变响应算法，也被称为MVDR算法，该算法虽然不需要信源个数作为先验知识，但是仍然需要对阵元所接收的数据的协方差矩阵求逆，以及谱峰搜索来得到信源DOA估计。MVDR算法的空间谱为：MVDR算法运算量大，主要集中在两个比较复杂的运算单元，其中一是对于接收数据协方差矩阵R进行求逆运算，其计算量为O(M3)，其中M为阵元数。二是算法需要遍历搜索来求得谱峰极值，对于均匀线阵，假设Q为在[-π/2,π/2]的角度范围内搜索的点数，则谱峰搜索的计算量为O(Q(M2+M))，且Q＞＞M，也即谱峰搜索时的运算量远远大于对接收数据协方差矩阵R进行求逆运算的运算量，因此MVDR算法的计算量是巨大的，有改进的空间。
技术实现思路
本专利技术的目的，在于提供一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法，将MVDR空间谱进行对称压缩，所以在半个谱中将会含有完整的方位信息，进行半谱搜索便可以得到完整的方位信息，大幅减少了谱搜索的计算量。本专利技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法，包括以下步骤：(1)构造镜像空间谱；(2)构造对称压缩谱；(3)判别方位信息分辨出镜面辐射源和辐射源；(4)判断是否存在镜像邻近目标，若存在，进行二次搜索。所述构造镜像空间谱，包括：声压阵列在远场条件下，有K个窄带信号入射到由M个阵元组成的均匀线阵上，且信号传播的介质为均匀介质，则信号来波可看作以平面波入射，各个通道相互独立，噪声为高斯白噪声；在MVDR算法的基础上进行重新改写为：minwHRw,s.t.wHa(-θ)＝1均匀线阵导向矢量存在的一种对称关系：a(-θk)＝a*(θk)利用导向矢量的这一种对称关系，从而改写为：minwHRw,s.t.wHa*(θ)＝1构造代价函数：J(w,λ)＝wHRw+λ(1-wHa*(θ))目标函数对w求导并令其等于零得最佳权向量为：wopt＝μR-1a*(θ)其中μ为一比例常数，再利用约束条件wHa*(θ)＝1也可以等价写作(a*(θ))Hw＝1，两边同乘(a*(θ))H，并与等价的约束条件进行比较，得到常数μ应满足：求得到最优权值为：得真实源对称位置处的谱函数为：进一步得到：其中，θ为入射角，R为Hermite阵，其逆R-1仍为Hermite阵。所述构造对称压缩谱，包括：当辐射源S以θ的角度入射时，镜像空间谱此时会在辐射源S的对称位置处产生一镜面辐射源S’，S’的入射角度为-θ；根据两种空间谱特点构造对称压缩谱：由a(-θk)＝a*(θk)，则有：由于(R-1)H＝R-1(R-1)T＝(R-1)*得到：P(θ)＝P(-θ)其中，R为Hermite阵，其逆R-1仍为Hermite阵。所述判别方位信息分辨出镜面辐射源和辐射源，包括：空间谱上的K个信源将会在以0°为对称轴的对称位置处产生K个镜面辐射源，K个镜面辐射源与K个信源所形成的谱峰完全一致，对半谱中所得谱峰处角度信息进行以下处理：将在半谱中所获得方位信息θk和其对称位置处方位信息-θk带入MVDR算法函数中，对比两处MVDR函数值，由于在MVDR算法中真实角度会在空间谱上产生谱峰，而在镜面辐射源角度处不会产生谱峰，根据这一性质，依照判定方法进行判别，当PMVDR(θk)＞＞PMVDR(-θk)时，真实方位角度即为θk；当PMVDR(θk)＜＜PMVDR(-θk)时，真实方位角度即为-θk；当PMVDR(θk)≈PMVDR(-θk)时，θk和-θk均为真实角度，由上述判别即可区分半谱中的真实源与镜面辐射源，得到了完整准确的方位信息。所述判断是否存在镜像邻近目标，若存在，进行二次搜索，包括：在[-π/2,0)内进行搜索，谱函数为：(5.1)在搜索过程中，搜索到峰值时，则表明该峰值所对应的DOA附近存在一个或者多个辐射源；(5.2)搜索到的峰值的位置为θi，以θi为中心，划定一个范围进行二次搜索，在[-π/2,0)内二次搜索范围为(θi-Δθ,θi+Δθ)，在(0，π/2]内二次搜索范围为(-θi-Δθ,-θi+Δθ)，在此区间内使用MVDR算法进行搜索，一方面为了区分镜像辐射源和真实辐射源，另一方面为了确定谱峰所在的具体位置；其中，二次搜索范围的选取由信噪比和辐射源的个数确定；(5.3)当搜索到θi+Δθ后，返回步骤(1)；(5.4)重复步骤(5.2)和步骤(5.3)，直到搜索半个谱完成。所述构造镜像空间谱，包括：若为矢量阵，先将矢量阵的阵列流形进行降维退化：Vc(t)＝Vx(t)cos(θr)+Vy(t)sin(θr)＝A(φ)ψxcos(θr)S(t)+A(φ)ψysin(θr)S(t)+Nc(t)＝A(φ)ψcS(t)+Nc(t)其中，ψc＝diag{cos(θ1-θr),cos(θ2-θr),...,cos(θK-θr)}，Nc(t)＝Nx(t)cos(θr)+Ny(t)sin(θr)；声压、振速组合的协方差矩阵为：其中，H代表的是共轭转置运算，由于阵列处于各向同性的噪声场中，不同通道接收到的噪声信号不相关，所以对于均匀矢量阵，声压、振速单元接收到的噪声信号是不相关的，即：令P＝E[S(t)SH(t)]，得：Rpv＝A(θ)PψcAH(θ)此时矢量阵的导向矢量A(φ)已经退化为声压阵导向矢量，满足均匀声压线阵导向矢量存在的一种对称关系：a(-θk)＝a*(θk)。本专利技术的有益效果在于：采用上述方案后，本专利技术具有以下有益效果：1、将MVDR空间谱进行对称压缩，所以在半个谱中将会含有完整的方位信息，进行半谱搜索便可以得到完整的方位信息，大幅减少了谱搜索的计算量；2、采用二次搜索一方面可以更加准确的判断镜像辐射源与辐射源，另一方面可以克服两谱峰混叠造成的偏差；3、降维退化步骤的操作，实现了矢量阵到声压阵导向本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)构造镜像空间谱；(2)构造对称压缩谱；(3)判别方位信息分辨出镜面辐射源和辐射源；(4)判断是否存在镜像邻近目标，若存在，进行二次搜索。

【技术特征摘要】
1.一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)构造镜像空间谱；(2)构造对称压缩谱；(3)判别方位信息分辨出镜面辐射源和辐射源；(4)判断是否存在镜像邻近目标，若存在，进行二次搜索。2.根据权利要求1所述的一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法，其特征在于，所述构造镜像空间谱，包括：声压阵列在远场条件下，有K个窄带信号入射到由M个阵元组成的均匀线阵上，且信号传播的介质为均匀介质，则信号来波可看作以平面波入射，各个通道相互独立，噪声为高斯白噪声；在MVDR算法的基础上进行重新改写为：minwHRw,s.t.wHa(-θ)＝1均匀线阵导向矢量存在的一种对称关系：a(-θk)＝a*(θk)利用导向矢量的这一种对称关系，从而改写为：minwHRw,s.t.wHa*(θ)＝1构造代价函数：J(w,λ)＝wHRw+λ(1-wHa*(θ))目标函数对w求导并令其等于零得最佳权向量为：wopt＝μR-1a*(θ)其中μ为一比例常数，再利用约束条件wHa*(θ)＝1也可以等价写作(a*(θ))Hw＝1，两边同乘(a*(θ))H，并与等价的约束条件进行比较，得到常数μ应满足：求得到最优权值为：得真实源对称位置处的谱函数为：进一步得到：其中，θ为入射角，R为Hermite阵，其逆R-1仍为Hermite阵。3.根据权利要求1所述的一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法，其特征在于，所述构造对称压缩谱，包括：当辐射源S以θ的角度入射时，镜像空间谱此时会在辐射源S的对称位置处产生一镜面辐射源S’，S’的入射角度为-θ；根据两种空间谱特点构造对称压缩谱：由a(-θk)＝a*(θk)，则有：由于(R-1)H＝R-1(R-1)T＝(R-1)*得到：P(θ)＝P(-θ)其中，R为Hermite阵，其逆R-1仍为Hermite阵。4.根据权利要求1所述的一种基于导向矢量对称特性的低复杂度DOA估计方法，其特征在于，所述判别方位信息分辨出镜面辐射源和辐射源，包括：空间谱上的K个信源将会在以0°为对称轴的对称位置处产生K个镜面辐射源，K个镜面辐射源与K个信源所形成的谱峰完全一致，对半谱中所得谱峰处角度信息进行以下处理：将在半谱中所获得方位信息θk和其对称位置处方位信息-θk带入MVDR算法函数中，对比两处MVDR函数值，由于在MVDR算法中真实角度会在空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：李秀坤，毛亚朋，王集，嵇守聪，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23