针对大型平面天线阵列系统的幅度和相位自动校准方法技术方案

本发明专利技术公开了一种针对大型平面天线阵列系统的幅度和相位自动校准方法，包括：利用盲信号分离算法从平面阵列接收数据中提取混合矩阵，并将混合矩阵归一化；通过假设幅度误差和相位误差为随机变量，利用其概率分布推导出二维空域谱，并对二维空域谱进行搜索，估计出入射信号的方位角和俯仰角；利用混合矩阵与理想阵列流形矩阵之间的关系估计出幅度误差和相位误差。该方法无需已知信号源的方向信息，可以应用于二维的DOA估计场景，且只需要一个入射信号；相比于同类型的校正方法，本方法在自由度和计算复杂度等方面均具备优势。自由度和计算复杂度等方面均具备优势。自由度和计算复杂度等方面均具备优势。

【技术实现步骤摘要】
针对大型平面天线阵列系统的幅度和相位自动校准方法


[0001]本专利技术涉及幅相误差校正技术，特别是一种针对大型平面天线阵列系统的幅度和相位自动校准方法。

技术介绍

[0002]大型天线阵列正广泛应用于自动驾驶雷达、移动通信系统和大规模MIMO系统等领域。但是在实际的工程应用中，受到器件本身和环境的影响，容易出现通道间的幅度相位不一致，且幅度和相位误差可能随着传感器的长时间工作而产生变化。此外，大量的阵元会带来较高的计算复杂度，给在线的幅相误差校正带来了极大的挑战。
[0003]解决幅度相位误差的一种方法是将误差校准转换为误差参数估计问题，并在信号处理前对误差进行补偿。如今最方便的幅度相位误差估计方法需要精确测量信号源的方向，因此只能用于离线校准增益和相位误差。为了支持在线DOA和幅度相位误差联合估计，部分方法通过构造代价函数来更新优化误差和角度参数，然而对于大型天线阵列这类方法的计算复杂度极高。而且对于某些阵列配置，无法保证参数估计的全局收敛性。因此在未知信号源方向等先验信息的条件下，完成对幅相误差的在线估计，对于大型平面天线阵列的误本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对大型平面天线阵列系统的幅度和相位自动校准方法，其特征在于，包括以下步骤：利用盲信号分离算法从平面阵列接收数据中提取混合矩阵，并将混合矩阵归一化；通过假设幅度误差和相位误差为随机变量，利用其概率分布推导出二维空域谱，并对二维空域谱进行搜索，估计出入射信号的方位角和俯仰角；利用混合矩阵与理想阵列流型矩阵之间的关系估计出幅度误差和相位误差。2.根据权利要求1所述的针对大型平面天线阵列系统的增益和相位自动校准方法，其特征在于，利用盲信号分离算法从平面阵列接收数据中提取混合矩阵，并将混合矩阵归一化，具体为：(1.1)考虑D个远场窄带信号源入射到具有M个传感器的平面阵列，D<M，假设第一个传感器阵元位于参考原点，第i个传感器阵元的位置坐标为(x
i
,y
i
)，其接收到信号源的信号为x
i
(t),得到任意t时刻阵列输出X(t)：X(t)＝GΦAs(t)+N(t)式中，G为幅度误差对角矩阵，Φ为相位误差对角矩阵，s(t)为信号源向量，N(t)为加性白噪声向量；A＝[a(θ1,φ1),a(θ2,φ2),...,a(θ
D
,φ
D
)]由理想阵列流向量a(θ
d
,φ
d
)组成，θ
d
和φ
d
分别表示第d个入射信号的方位角和俯仰角，a(θ
d
,φ
d
)的表达式与阵列结构和信号的DOA有关，可表示为：式中λ为窄带信号的波长；〈
·
〉
m
为向量的第m个元素；同时假设θ
d
和φ
d
的估计值都在区间中；(1.2)假设来自不同信号源的信号数量已知，信号为非高斯分布，信号之间互相独立，且独立于噪声；基于这些假设，通过JADE算法得到混合矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴峥，沈施豪，杨建超，谭珂，陆星宇，虞文超，顾红，苏卫民，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：