用于无线信号的高分辨率窄带DOA估计算法及实现方法技术

本发明专利技术公开了用于无线信号的高分辨率窄带DOA估计算法及实现方法，包括以下步骤：S1、建立二维天线阵列数据模型，在二维均匀矩形阵列模型中，仅在平面角俯仰角的回波方向范围内存在接收信号，对接收数据进行处理时，将回波方向均匀划分成K1×

【技术实现步骤摘要】
用于无线信号的高分辨率窄带DOA估计算法及实现方法


[0001]本专利技术涉及DOA估计算法
，具体为用于无线信号的高分辨率窄带DOA估计算法及实现方法。

技术介绍

[0002]作为信号处理的一个重要分支，阵列信号处理广泛应用在雷达、声呐、地震勘探和射电天文等领域，在阵列信号处理中，DOA估计是其中一个重要研究方向，现有的DOA估计方法大都基于多信号分类算法和子空间旋转不变等算法展开研究，这些算法很好的实现了高分辨率的DOA估计问题，然而当在少量快拍，甚至为单快拍、相干、非相干源或低信噪比等情况下，这些方法无法提供最优的估计结果。
[0003]基于WLS方法的参数化迭代自适应算法及其快速实现方案，其基本思路是将回波方向均匀网格化，应用WLS对整个空间进行网格搜索，通过不断更新权重矩阵的方式得到高分辨率DOA估计，然而，在具体情况下，探测方可以通过侦查和判断收发信号双方的相对地理位置等方案确定来波方向的大致范围，IAA算法由于无法利用这一先验信息，仍然需要对整个空间进行网格搜索，在一定程度上增加了运算复杂度/>[0004]IA本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于无线信号的高分辨率窄带DOA估计算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立二维天线阵列数据模型，在二维均匀矩形阵列模型中，仅在平面角俯仰角的回波方向范围内存在接收信号，对接收数据进行处理时，将回波方向均匀划分成K1×
K2个网格点，每个网格点对应的平面角和俯仰角分别为和相邻阵元之间的间距为d，二维天线阵列数据模型表示为：S2、通过二维IAA算法对估计值进行初始化，然后通过矩阵R
MN
和式(3)不断更新估计值并最终获得稳定的频谱估计，当接收信号的回波方向大致范围已知时，开始实施SIAA算法；S3、通过GS分解和2
‑
DFFT的方法降低SIAA算法运算复杂度；S4、通过计算机仿真验证SIAA算法的高分辨率性能以及快速SIAA算法的有效性和运算效率；S5、对SIAA快速算法与SIAA算法进行DOA估计所用时间进行对比。2.根据权利要求1所述的用于无线信号的高分辨率窄带DOA估计算法，其特征在于，所述S1中y
MN
表示MN
×
1维的接收数据向量，表示信号振幅向量，表示MN
×
K1K2阶的阵列流形矩阵，q
MN
表示独立的服从高斯分布的加性噪声，表示信源的导向矢量，且，表示Kronecker积，表示Kronecker积，(
·
)
T
表示转置。3.根据权利要求1所述的用于无线信号的高分辨率窄带DOA估计算法，其特征在于，所述S1中式(1)中的参数满足述S1中式(1)中的参数满足的估计值，即通过WLS方法得到：且，干扰和噪声的协方差矩阵定义为(
·
)
H
表示共轭转置，最小化公式(2)可以得到：4.根据权利要求3所述的用于无线信号的高分辨率窄带DOA估计算法，其特征在于，所述s
mn
的估计值，即可以表示为：
且，X
MN
表示窄带模型下的加权矩阵，根据加权WLS方法中加权矩阵的定义，X
MN
表示为：表示为：表示不存在回波的空间范围内噪声的平均功率，通过进行求解，由于X
MN
中的元素是关于的隐函数，需要采用迭代的方法，第t次迭代的估计值表示为：且可以通过式(5)进行更新。5.根据权利要求1所述的用于无线信号的高分辨率窄带DOA估计算法，其特征在于，所述S3中2
‑
DFFT的模型，DFFT的模型，为实现SIAA的快速算法，需要满足H1≥3M,H2≥3N，假设相邻阵元之间的间距为一倍波长，则式(7)可重新表示为：且，且，将回波方向均匀划分成个网格点，且，式(1)中的阵列流形矩阵重新定义为提取波峰所在位置的和的值，此时接收到的信号的平面角俯仰角6.根据权利要求1所述的用于无线信号的高分辨率窄带DOA估计算法，其特征在于，所述S3中2
‑
DFFT方法构建加权权矩阵由(式1...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈媛，郭胜杰，田雨露，赵长名，
申请(专利权)人：成都信息工程大学，
类型：发明
国别省市：