一种互耦优化阵列及其设计方法和相干信号AOA估计方法技术

本发明专利技术公开了一种面向相干信号的互耦优化阵列，所述互耦优化阵列包括8个天线阵列，阵列长度为8倍波长，其中第一个阵元位于原点，其余的相邻两个阵元之间依次相距[1,4,3,2,2,2,2]个半波长。本发明专利技术提供的阵列阵元间距足够大，相比与相同条件下的其他稀疏阵列，互耦影响要更小，其算法复杂度较低，在相干信号场景中仿真的角度估计结果要更精确。本发明专利技术解决了相干信号条件下的稀疏阵列DOA估计问题。相干信号条件下的稀疏阵列DOA估计问题。相干信号条件下的稀疏阵列DOA估计问题。

【技术实现步骤摘要】
一种互耦优化阵列及其设计方法和相干信号AOA估计方法


[0001]本专利技术属于波达方向(direction of arrival,DOA)估计，无线电通信，雷达声呐定位以及稀疏阵列等
，具体的为一种互耦优化阵列及其设计方法和相干信号AOA估计方法。

技术介绍

[0002]空间谱估计作为阵列信号处理的一个重要分支，其理论与技术已成为信号处理学科发展的研究热点，空间谱是指信号在空间各个方向上的能量分布，因此，可以利用信号在各个方向的能量分布来确定信号的波达方向(Direction Of Arrival,DOA)、频率、极化乃至更多信息。波达方向估计大量应用于通信、雷达、射电天文、地震、声纳、生物医学工程等众多军事及国民经济领域。为了避免角度估计过程中的角度模糊问题，传统阵列的阵元间距被要求不大于半波长。对于给定的阵元数，显然阵列孔径会受到很大的线阵，将会影响阵列的角度估计性能。
[0003]稀疏阵列结构很好地解决了欠定DOA估计地问题。从上世纪60年代起，相继有学者提出最小冗余阵列(the Minimum Redundancy Array,MRA)、嵌套阵(Nested Array,NA)、互质阵(Co
‑
prime Array,CA)等具有代表性的稀疏阵列结构。稀疏阵列的阵元间距可以大于半波长，能很好地扩展阵列孔径、降低互耦并且提高自由度，利用稀疏阵可以获取更高的角度估计性能。经典DOA估计算法都假设是基于理想环境下进行估计的，但是在实际测试中，传感器对接收到的数据可能会产生影响。由于实际应用环境的复杂性，影响DOA估计技术的原因有很多，实际接收的信号成分复杂，接收信号可能是相干的，往往也会被各种噪声影响，造成算法复杂性下降。具体阵列误差有以下几种形式：阵元通道幅相误差、阵元位置误差以及阵元互耦误差等。随着空间信号越来越复杂，阵元间的相互干扰以及阵元性能的不一致导致了阵列误差越来越严重。在实际测试中，对于阵列误差的处理十分重要，最有代表性的是互耦误差，其产生的原因是物理器件本身的相互影响，在测量数据过程中很难避免，并且处理较为复杂。因此设计一个互耦优化的稀疏阵列是非常有意义的。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：针对上述现有技术，提出一种互耦优化阵列及其设计方法和相干信号AOA估计方法。
[0005]技术方案：一种面向相干信号的互耦优化阵列，所述互耦优化阵列包括8个阵元，阵列长度为8倍波长，其中第一个阵元位于原点，其余的相邻两个阵元之间依次相距[1,4,3,2,2,2,2]个半波长。
[0006]一种面向相干信号的互耦优化阵列的设计方法，包括以下步骤：
[0007]1)确定稀疏阵列的阵元个数为8以及最大阵列长度为8倍波长；
[0008]2)假设所有相邻阵元间距为半波长的整数倍，且阵列总长度等于8倍波长，确定所有可能的阵元间距的组合得到多个阵列；
[0009]3)计算每个阵列的互耦泄露，并对互耦泄露进行排序；
[0010]4)选择互耦泄露最低的阵列即为所求稀疏阵列，称作互耦优化阵列。
[0011]一种相干信号AOA估计方法，包括以下步骤：
[0012]a)通过互耦优化阵列接收信号，并定义接受信号；
[0013]b)计算接受信号的协方差矩阵并将协方差矩阵向量化；
[0014]c)构造感知矩阵B
o
，构建优化问题；
[0015]d)将构建的优化问题转化为LASSO问题进行求解。
[0016]优选的，步骤a)中所述互耦优化阵列包括P个阵元，所述互耦优化阵列的坐标表示为：假设有K个相干信号入射到所述互耦优化阵列上，将接受信号定义为：
[0017]X(t)＝A(θ)S(t)+n(t)
[0018]其中，为方向矩阵，θ
k
表示第k个相干信号的仰角，(k＝1，2，3
……
K)，表示方向矢量，λ为波长，为相干信号矩阵，α
k
(k＝1，2，3
……
K)为复常数，s0(t)是产生信号，n(t)为均值为零方差为的高斯白噪声。
[0019]优选的，步骤b)中接收信号的协方差矩阵为：
[0020][0021]相干信号的协方差矩阵R
ss
：
[0022]R
ss
＝E{S(t)S
H
(t)}
[0023]是单位矩阵；
[0024]将协方差矩阵R
x
向量化：
[0025]z＝vec(R
x
)＝Br；
[0026]矩阵上标“～”表示虚拟阵列对应的量，表示虚拟阵列对应的量，矩阵矩阵和分别为噪声功率和第k个相干信号的信号功率。
[0027]优选的，步骤c)中构建优化问题：
[0028]min||r
o
||1[0029]s.t.
[0030][0031]ε为预设参数，B
o
为感知矩阵，r
o
为稀疏项，r
o
中非零项为即为估计的信号AOA。
[0032]优选的，步骤d)中将构建的优化问题转化为目标函数：
[0033][0034]其中，目标函数中的2范数表示最小二乘OLS代价函数，1范数中包括稀疏性限制，λ
t
为惩罚参数，用以抵消最小二乘OLS误差的稀疏度；使用matlab中的CVX凸优化工具箱来求解，得到最终的估计值r
o
，通过搜索r
o
中极大值的位置，即可得到AOA估计值。
[0035]有益效果：本专利技术提供的阵列阵元间距足够大，相比与相同条件下的其他稀疏阵列，互耦影响要更小，其算法复杂度较低，在相干信号场景中仿真的角度估计结果要更精确。本专利技术解决了相干信号条件下的稀疏阵列DOA估计问题。
附图说明
[0036]图1是本专利技术的互耦优化阵列结构示意图；
[0037]图2是本专利技术阵列在非相干信号条件下，入射角度分别为
‑
60度、10度、20度，信噪比SNR＝10dB，快拍数为200的谱峰搜索示意图；
[0038]图3是本专利技术阵列在相干信号入射角度分别为10度和30度时的谱峰搜索示意图；
[0039]图4是本专利技术阵列在角度范围
‑
90
°
到90
°
无互耦误差的条件下进行AOA全向估计的仿真结果RMSE性能示意图；
[0040]图5是本专利技术阵列在角度范围
‑
90
°
到90
°
有互耦误差的条件下进行AOA全向估计的仿真结果RMSE性能示意图。
具体实施方式
[0041]下面结合附图对本专利技术做更进一步的解释。
[0042]符号表示：本专利技术中(
·
)
T
,(
·
)
H
(
·<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向相干信号的互耦优化阵列，其特征在于，所述互耦优化阵列包括8个阵元，阵列长度为8倍波长，其中第一个阵元位于原点，其余的相邻两个阵元之间依次相距[1,4,3,2,2,2,2]个半波长。2.一种面向相干信号的互耦优化阵列的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：1)确定稀疏阵列的阵元个数为8以及最大阵列长度为8倍波长；2)假设所有相邻阵元间距为半波长的整数倍，且阵列总长度等于8倍波长，确定所有可能的阵元间距的组合得到多个阵列；3)计算每个阵列的互耦泄露，并对互耦泄露进行排序；4)选择互耦泄露最低的阵列即为所求稀疏阵列，称作互耦优化阵列。3.一种相干信号AOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：a)通过互耦优化阵列接收信号，并定义接受信号；b)计算接受信号的协方差矩阵并将协方差矩阵向量化；c)构造感知矩阵B
°
，构建优化问题；d)将构建的优化问题转化为LASSO问题进行求解。4.如权利要求3所述的一种相干信号AOA估计方法，其特征在于，步骤a)中所述互耦优化阵列包括P个阵元，所述互耦优化阵列的坐标表示为：假设有K个相干信号入射到所述互耦优化阵列上，将接受信号定义为：X(t)＝A(θ)S(t)+n(t)其中，为方向矩阵，θ
k
表示第k个相干信号的仰角，(k＝1，2，3
……
K)，表示方向矢量，λ为波长，为相干信号矩阵，α
k
(k＝1，2，3
……
K)为复...

【专利技术属性】
技术研发人员：张钰，张小飞，李宝宝，曹金科，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：