一种基于极化敏感面阵的空域-极化域联合谱估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于极化敏感面阵的空域‑极化域联合谱估计方法。目前的极化敏感阵列多为线阵，仅能检测一维空间角度，极化状态也被限制在Poincare球面η＝90°的大圆轨道上，因此实用价值较低。本发明专利技术如下：一、建立二维极化面阵接收信号模型。二、本发明专利技术借鉴MUSIC算法的思想，研究高效低复杂度的改进新方法。针对非相干信号源的参数估计问题，为降低算法的运算量和复杂度，考虑到极化矢量的范数为常数这一特点，采用拉格朗日乘数法进行降维操作，成功将四维参数估计问题转换为方位角和俯仰角的二维谱峰搜索，进而估计出极化幅角和极化相位差。

【技术实现步骤摘要】
一种基于极化敏感面阵的空域-极化域联合谱估计方法
本专利技术属于阵列信号处理
，具体涉及一种基于极化面阵的空域-极化域联合谱估计算法。
技术介绍
作为阵列信号处理领域的一个分支，极化敏感阵列被广泛应用于雷达、通信等诸多领域。极化敏感阵列能够通过阵元的空间分布和相位差，同时获得入射信号的DOA和极化信息。极化敏感阵列输出的是矢量信息而非标量信息，与普通阵列相比，极化敏感阵列具有更强的抗干扰能力、更稳健的检测能力、更高的分辨能力和极化多址能力。完备的空间电磁波信号是一个六维的复矢量信号，与传统的标量阵列只获取电磁波信号中的一维信息不同，电磁矢量传感器能够获得空间电磁波信号的六维或至少高于一维的信息，因此可以感应到空间电磁信号的极化信息，在极化敏感阵列信号处理中，极化域-空域联合的参数估计和波束形成是两个最重要的研究方向。极化敏感阵列参数估计包含了波达方向角(DOA，directionofarrival)估计和极化参数估计两方面内容，通过在极化域和空域的联合处理可以同时得到信号的波达方向角和极化参数。同时，由于极化信息的引入，阵列信号处理的维数从纯空域转变到极化域-空域的联合处理，维数明显增加，算法的复杂度也相应的有所提高，因此研究极化域-空域联合的降维参数估计算法也是很有必要的。现有的极化敏感阵列接收信号模型多为线阵，仅能检测一维空间角度，极化状态也被限制在Poincare球面η＝90°的大圆轨道上，因此实用价值较低。本文提出了极化敏感面阵的接收信号模型(建立在四维空间上)，采用降维MUSIC算法将模型降低至二维进行谱峰搜索，先行计算出空间方位角和俯仰角，进而估计出极化幅角和极化相位差，大大提高了实用价值。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于极化面阵的空域-极化域联合谱估计方法。本专利技术的具体步骤如下：步骤一、根据预设的信源数、快拍数、载波频率、调频率、采样率，产生线性调频信号的包络s(t)；设置信源方位角θ、俯仰角极化幅角η、极化相位差γ这四个电磁信号参数；设置阵列有关参数，包括：水平阵元数Nx、竖直阵元数Ny、阵元间距d。步骤二、产生传统阵列导向矢量矩阵，方法如下：将y轴方向的阵元空间信息投影到x轴方向，投影矩阵为符号表示矩阵的Kronecker积，ones()是生成全1矩阵的函数，dx表示x轴阵元间距dx＝[0:Nx-1]×d；将x轴方向的阵元空间信息投影到y轴方向，投影矩阵为dy表示y轴阵元间距dy＝[0:Ny-1]×d；将x和y轴投影矩阵、信号在坐标轴方向的分量相结合组成传统阵列导向矢量矩阵如式(1)：式中j表示复数的虚部，λ为来波信号波长。步骤三、实际场景中，阵元仅可以测量x和y两个方向的电场和磁场矢量，根据空间电磁信号极化域-空域联合表征，极化接收矢量包含了信号所有的极化信息以及部分空间信息空域导向矢量包含了信号的空域信息和阵列的孔径信息，因此阵元接收的信号极化接收矢量为下式(2)：式中表示极化分量，其中γ为极化相位差；η为极化幅角。利用信号极化接收矢量构建极化敏感阵列的波束扫描矢量，见式(3)：步骤四、调用randn()函数并设定合适的信噪比参数(SNR)来加入噪声N(t)，极化敏感阵列接收数据为如下形式：式中表示第k个信号的波束扫描矢量，sk(t)表示第k个信号的包络，A为阵列流行矩阵，A＝[a1a2···ak···aK]，其中S(t)表示所有信号的包络；步骤五、计算接收信号的协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到2M个特征值，M为阵元个数；取2M-K(K为信号个数)个特征值对应的特征向量作为噪声子空间Un。接收信号的协方差矩阵：式中x(t)表示t时刻的接收信号，符号H表示共轭转置运算，E表示求矩阵的期望。特征值满足如下关系λ1≥λ2≥···λK＞λK+1＝···＝λ2M(6)步骤六、设B＝ΩHUnUnHΩ，其中B为一个2×2的矩阵，存在两个特征值，遍历所有的俯仰角和方位角，求矩阵B的所有特征值λB；步骤七、根据矩阵B的特征值λB构建谱函数谱函数的尖峰即对应信号的俯仰角θ和方位角的估计值。步骤八、设矩阵B的最小特征值对应的特征向量为w，根据方程(8)解出极化相位差γ和极化幅角η的估计值。进一步地，步骤七中对谱函数公式做了降维处理，与传统普行数相比更为高效简洁，传统谱函数表达式为：式中表示传统阵列导向矢量与信号极化矢量sp的Kronecker积。可知传统的谱峰搜索需要遍历四个维度。从计算量以及实际操作角度都难以实现，因此引入拉格朗日乘数法将其降低至二维，只需搜索俯仰角和相位角即可得出谱函数的最大值。本专利技术具有的有益效果是：1、本专利技术给出极化域-空域的联合表征，并对极化面阵的接收信号进行建模。2、本专利技术借鉴MUSIC算法的思想，研究高效低复杂度的改进新方法。针对非相干信号源的参数估计问题，为降低算法的运算量和复杂度，考虑到极化矢量的范数为常数这一特点，采用拉格朗日乘数法进行降维操作，成功将四维参数估计问题转换为方位角和俯仰角的二维谱峰搜索，进而估计出极化幅角和极化相位差，并用仿真实验证明了算法的有效性。附图说明图1为本专利技术的整体流程图；图2为本专利技术的极化面阵接收信号模型推导部分(即步骤二至五)流程图；图3为本专利技术中降维算法流程图；图4为本专利技术中降维后谱函数仿真效果图；图5为本专利技术二维空间角度仿真效果图；图6为本专利技术极化参数仿真效果图；具体实施方式以下结合附图对本专利技术作进一步说明。如图1所示，一种基于极化面阵的空域-极化域联合谱估计算法的具体步骤如下：步骤一、根据预设的信源数、快拍数、载波频率、调频率、采样率，产生线性调频信号的包络s(t)；设置信源方位角θ、俯仰角极化幅角η、极化相位差γ这四个电磁信号参数；设置阵列有关参数，包括：水平阵元数Nx、竖直阵元数Ny、阵元间距d。图2为本专利技术的极化面阵接收信号模型推导部分(即步骤二至五)流程图；步骤二、产生传统阵列导向矢量矩阵，方法如下：将y轴方向的阵元空间信息投影到x轴方向，投影矩阵为符号表示矩阵的Kronecker积，ones()是生成全1矩阵的函数，dx表示x轴阵元间距dx＝[0:Nx-1]×d；将x轴方向的阵元空间信息投影到y轴方向，投影矩阵为dy表示y轴阵元间距dy＝[0:Ny-1]×d；将x和y轴投影矩阵、信号在坐标轴方向的分量相结合组成传统阵列导向矢量矩阵如式(1)：式中j表示复数的虚部，λ为来波信号波长。步骤三、实际场景中，阵元仅可以测量x和y两个方向的电场和磁场矢量，根据空间电磁信号极化域-空域联合表征，极化接收矢量包含了信号所有的极化信息以及部分空间信息空域导本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于极化敏感面阵的空域-极化域联合谱估计方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤一、根据预设的信源数、快拍数、载波频率、调频率、采样率，产生线性调频信号的包络s(t)；/n设置信源方位角θ、俯仰角

【技术特征摘要】
1.一种基于极化敏感面阵的空域-极化域联合谱估计方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、根据预设的信源数、快拍数、载波频率、调频率、采样率，产生线性调频信号的包络s(t)；
设置信源方位角θ、俯仰角极化幅角η、极化相位差γ这四个电磁信号参数；
设置阵列有关参数，包括：水平阵元数Nx、竖直阵元数Ny、阵元间距d；
步骤二、产生传统阵列导向矢量矩阵；
步骤三、实际场景中，阵元仅可以测量x和y两个方向的电场和磁场矢量，根据空间电磁信号极化域-空域联合表征，极化接收矢量包含了信号所有的极化信息以及部分空间信息因此阵元接收的信号极化接收矢量为下式(2)：



式中表示极化分量，其中γ为极化相位差，η为极化幅角；
利用信号极化接收矢量构建极化敏感阵列的波束扫描矢量，见式(3)：



步骤四、调用randn()函数并设定合适的信噪比参数(SNR)来加入噪声N(t)，极化敏感阵列接收数据为如下形式：



式中表示第k个信号的波束扫描矢量，sk(t)表示第k个信号的包络，A为阵列流行矩阵，A＝[a1a2…ak…aK]，其中S(t)表示所有信号的包络；
步骤五、计算接收信号的协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到2M个特征值，M为阵元个数；取2M-K个特征值对应的特征向量作为噪声子空间Un；
步骤六、设B＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志坤，刘淳熙，彭冬亮，郭云飞，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33