一种改进式MUSIC波达方向估计方法技术

本发明专利技术公开一种改进式MUSIC波达方向估计方法，其包括以下步骤：构建远场信号DOA估计模型；计算阵列观测信号的协方差矩阵，并对协方差矩阵进行特征分解；预设信号源个数，求得噪声子空间；应用MUSIC算法进行空间谱估计，通过寻找波峰来估计到达角；针对于一组观测信号，多次进行信号到达角的估计，然后再通过求均值的处理方式得到最终估计的DOA。本发明专利技术既能估计得到信号源个数，同时能避免采用其他技术进行信源数估计，信源数估计不准确对DOA估计的不利影响，提高信号来波方向的估计精度。提高信号来波方向的估计精度。提高信号来波方向的估计精度。

【技术实现步骤摘要】
一种改进式MUSIC波达方向估计方法


[0001]本专利技术属于信号处理
，涉及雷达、通信对抗侦察
，尤其是涉及一种改进式MUSIC波达方向估计方法，用于对复杂电磁环境中雷达信号、通信信号等窄带信号源的来波方向进行估计。

技术介绍

[0002]在电子战中，以信号侦察为目的的无源探测系统通过截获敌方电子设备辐射的电磁信号进行侦察，具有作用距离远、隐蔽性好、抗电子干扰能力强等优点，在现代电子战中发挥着重要的作用。而对辐射源信号的测向，又称波达方向(Direction of Arrival,DOA)的估计，是实施测向定位和进行全面侦察等活动中的重要环节。无源探测系统的波达方向估计是通过接收的目标辐射电磁波来获得目标入射角度信息，探测系统本身不辐射电磁波，故隐蔽性好、不易暴露、抗干扰能力强，在电子战中有着广泛应用。
[0003]DOA估计在近三十多年里发展迅速，波束成形、最大似然估计、子空间类等是DOA估计中最常用的方法，在高斯/非高斯噪声、色噪声、非均匀噪声、宽带信号、相干信号、阵元耦合、运算复杂度等方面已有丰富的研究成果。与波束成形和最大似然估计相比，子空间类方法具有较高的分辨率与适中的计算复杂度，成为DOA估计等相关领域的主流方法。其中，多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)方法在高分辨测向技术发展史上具有里程碑意义，实现了真正意义上的阵列超分辨测向，是研究人员使用最多的方法之一，在此方法基础上，学者们进行了多种有益的改进。
[0004]一般来讲，在对信号来波方向进行估计之前，首先需要知道信号源的数目。在电子侦察环境中，由于双方的非合作对抗特点，需要采用另外的技术实现信号源个数的估计，然后再应用测向算法实现信号DOA的估计。如果估计出来的信号个数与实际个数不吻合，很多超分辨算法得出的谱峰个数会与实际谱峰个数不符，导致DOA估计的错误，因此信号源个数的估计对于测向效果具有重要的影响；但是，信号源个数的估计目前也是阵列信号处理领域的一个技术难点，在低信噪比等复杂电磁环境条件下要实现准确的信号源个数估计，更是非常困难。

技术实现思路

[0005]针对MUSIC方法在DOA估计中需要通过其他技术事先估计得到信号源个数的问题，本专利技术的目的是提供一种改进式MUSIC波达方向估计方法，其通过对一组观测数据自动进行多次DOA估计，将多次估计的角度结果通过求平均的方法，既能估计得到信号源个数，同时能避免采用其他技术进行信源数估计，信源数估计不准确对DOA估计的不利影响。
[0006]为实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种改进式MUSIC波达方向估计方法，其包括以下步骤：
[0008]S1、构建远场信号DOA估计模型
[0009]设定有K个远场信号从方向θ1,θ2,
…
,θ
K
入射到由M个传感器组成的阵列上，t时刻
阵列观测信号为X(t)，表示为
[0010][0011]其中，X(t)＝[X1(t),X2(t),
…
,X
M
(t)]T
为阵列观测信号向量，T表示转置；
[0012]a(θ
k
)为阵列方向向量；
[0013]A(θ)＝[a(θ1),a(θ2),
…
,a(θ
K
)]为方向向量构成的导向矢量矩阵；
[0014]θ＝[θ1,θ2,
…
,θ
K
]T
为信号的来波角度参数向量；
[0015]S(t)＝[s1(t),s2(t),
…
,s
K
(t)]T
为入射信号向量；
[0016]K为信号个数；
[0017]N(t)＝[n1(t),n2(t),
…
,n
M
(t)]T
为加性噪声向量，采样点t＝1,2,
…
,T1，T1为信号采样点数；
[0018]S2、计算步骤S1中阵列观测信号X(t)的协方差矩阵R，并对协方差矩阵进行特征分解
[0019]计算阵列观测信号X(t)的协方差矩阵，表示为：
[0020]R＝E[XX
H
]＝AE[SS
H
]A
H
+E[NN
H
]＝AR
S
A
H
+R
N
ꢀꢀꢀ
(2)
[0021]其中，R
S
和R
N
分别为信号协方差矩阵和噪声协方差矩阵，H表示共轭转置；由于信号与噪声彼此相互独立，数据协方差矩阵分解为与信号、噪声相关的两部分，AR
S
A
H
是信号部分；对于空间理想的白噪声，且噪声功率为σ2，则有：
[0022]R＝AR
S
A
H
+R
N
＝AR
S
A
H
+σ2I
ꢀꢀꢀ
(3)
[0023]对协方差矩阵R进行特征分解，即：
[0024]R＝AR
S
A
H
+R
N
＝Q∑Q
H
ꢀꢀꢀ
(4)
[0025]其中，矩阵Q为特征向量矩阵，对角阵∑由特征值组成，即：
[0026][0027]式(5)中，特征值满足如下关系：
[0028]λ1≥λ2≥
…
≥λ
K
>λ
K+1
≈
…
≈λ
M
≈σ2[0029]导向矢量矩阵A是范德蒙矩阵，只要目标信号方向θ
i
≠θ
p
(i≠p)，i、p分别表示信号的序号，则共有K个对应于不同目标信号的特征值；
[0030]对应于特征值λ
i
,i＝1,2,
…
,M，其特征向量为e
i
,i＝1,2,
…
,M；
[0031]S3、预设信号源个数，求得噪声子空间
[0032]设定信号源个数为其变化范围是其中M为阵列天线的天线阵元数；
[0033]在设定信号源个数的基础上，求得噪声子空间，其表达式为
[0034][0035]其中，λ
p
和e
p
分别为协方差矩阵R进行特征值分解后的第p个特征值和特征向量；
[0036]S4、理论上，在信号源独立且无噪声的条件下，信号子空间E
S
与噪声子空间E
N
′
正
交，可知信号子空间中的导向矢量也与噪声子空间正交，即
[0037]a
H
(θ)E
N
′
＝0
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进式MUSIC波达方向估计方法，其特征是：其包括以下步骤：S1、构建远场信号DOA估计模型设定有K个远场信号从方向θ1,θ2,
…
,θ
K
入射到由M个传感器组成的阵列上，t时刻阵列观测信号为X(t)，表示为其中，X(t)＝[X1(t),X2(t),
…
,X
M
(t)]
T
为阵列观测信号向量，T表示转置；a(θ
k
)为阵列方向向量；A(θ)＝[a(θ1),a(θ2),
…
,a(θ
K
)]为方向向量构成的导向矢量矩阵；θ＝[θ1,θ2,
…
,θ
K
]
T
为信号的来波角度参数向量；S(t)＝[s1(t),s2(t),
…
,s
K
(t)]
T
为入射信号向量；K为信号个数；N(t)＝[n1(t),n2(t),
…
,n
M
(t)]
T
为加性噪声向量，采样点t＝1,2,
…
,T1，T1为信号采样点数；S2、计算步骤S1中阵列观测信号X(t)的协方差矩阵R，并对协方差矩阵进行特征分解；S3、预设信号源个数，求得噪声子空间设定信号源个数为其变化范围是其中M为阵列天线的天线阵元数；在设定信号源个数的基础上，求得噪声子空间，其表达式为其中，λ
p
和e
p
分别为协方差矩阵R进行特征值分解后的第p个特征值和特征向量；S4、理论上，在信号源独立且无噪声的条件下，信号子空间E
S
与噪声子空间E
N
′
正交，可知信号子空间中的导向矢量也与噪声子空间正交，即a
H
(θ)E
N
′
＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)其中，导向矢量矩阵a
H
(θ)＝[exp(
‑
j2πfτ
1k
),exp(
‑
j2πfτ
2k
),
…
,exp(
‑
j2πfτ
Mk
)]
H
，为第k个信号到达第m个阵元相对它到达第1个阵元的时延，m＝1,2,
…
,M，k＝1,2,
…
,K；c为光速；d为相邻阵元间距；S5、实际中，由于噪声的存在，导向矢量a
H
(θ)与噪声子空间E
N
′
并不能完全正交，因此DOA是通过取空间谱的极大值实现的，应用MUSIC算法进行空间谱估计的计算式为由上式，使θ从
‑
90
°
到90
°
按一定步长变化，通过寻找波峰来估计到达角；S6、设定不同的根据步骤S5中的式(8)将得到不同的到达角估计结果；从1到M
‑
1依次取值，得到M
‑
1种到达角估...

【专利技术属性】
技术研发人员：王川川，董晓博，曾勇虎，汪连栋，李志鹏，朱宁，陆科宇，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三八九二部队，
类型：发明
国别省市：