基于L型和差互质阵虚拟阵列插值的定位算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于L型和差互质阵虚拟阵列插值的定位算法，首先将二维到达角估计转化为两个一维到达角估计，即由两个相互垂直的互质阵构造一个L型互质阵，分别利用x轴和z轴接收数据构造和协同阵列，填充x轴和z轴缺失虚拟阵元的等效虚拟数据，然后利用阵列插值法填充x轴和z轴虚拟阵列中余留的空洞，进一步扩展虚拟阵列的连续范围，并利用凸优化工具包重构满秩协方差矩阵，最后当有多个信号入射时，得到的方位角和俯仰角并非对应同一个信号，需要利用空间特性分别求得俯仰角和方位角并进行配对，并通过仿真与其余方法进行对比，验证了所提算法的有效性。所提算法的有效性。所提算法的有效性。

【技术实现步骤摘要】
基于L型和差互质阵虚拟阵列插值的定位算法


[0001]本专利技术属于阵列信号处理领域，涉及一种L型和差互质阵的二维定位算法。

技术介绍

[0002]在利用阵列信号处理理论估计信号参数时，到达角(Direction of arrival，DOA)估计发挥了重要作用，阵列接收数据经过处理后尽量减少干扰和噪声，利用处理后的数据精确地估计目标信号的参数。广大学者花费了大量时间和精力研究DOA估计问题，提出了许多具有高估计精度的数据处理算法和阵列模型。多信源窄带信号DOA估计是天线阵列的重要应用之一，在现代战争以及智能通信领域有着重要的意义，由于实际环境的复杂，为了提升定位准确率，许多领域对DOA估计精度的要求也越来越高。
[0003]原始的DOA估计方法采用均匀线性阵列接收信号。令天线阵元排成一列，将相邻阵元间的距离设置为半波长大小，可以利用线性阵列进行一维DOA估计，也可以将两个均匀线阵排布为L型阵列、双平行阵列、或者将多个均匀线阵排布为面阵进行二维角度估计。在利用均匀线阵进行DOA估计时，首先利用接收阵列接收到的数据构造相关矩阵，然后利用数据处理算法对数据相关矩阵进行运算得到DOA估计值。常见算法有多重信号分类算法(Multiple signal classification，MUSIC)、旋转不变子空间类算法(Estimation of signal parameters via rotational invariance techniques，ESPRIT)以及稀疏重构算法。以上方法都是针对均匀线阵，这将导致两个影响估计性能的问题。一个是在利用均匀线阵进行DOA定位时，阵列可以识别的信号源数目在数值上必须小于实际阵元数，也就是说在实际环境中，若是信号源个数未知，实际阵元数有限时，可能出现信号源多于阵元数的情形，此时天线接收阵列无法对所有入射信源进行精准定位。第二个问题是均匀线阵的阵元间距被严格限制在半波长以内，不仅产生互耦效应，还会导致阵列孔径小，信源分辨力低，当增大阵元间距时又会产生角度模糊现象。为了弥补均匀线阵的不足，在阵元总数确定时进一步扩大阵列孔径，降低硬件成本，研究人员对阵元位置进行调整，提出了非均匀阵列的模型，例如最小冗余阵(Minimum redundancy array，MRA)，嵌套阵(Nest array，NA)、互质阵(Coprime array，CA)及其改进阵列等。在非均匀阵列中，同一阵列的不同相邻阵元间距可以取不同值，大小可以大于半波长，降低了阵列耦合性。此外利用非均匀阵列产生了许多虚拟阵元，使得可估计的信源数大于接收阵列中存在的物理阵元总数，可以实现欠定估计。因此当阵元总数一定时，可以调整阵元位置，扩大阵列孔径，增加虚拟阵元总数，这是提高DOA估计性能的途径之一。
[0004]本专利技术提出了一种基于L型和差互质阵虚拟阵列插值的到达角估计方法。首先将二维到达角估计转化为两个一维到达角估计，分别利用x轴和z轴接收数据构造和协同阵列，填充x轴和z轴缺失虚拟阵元的等效虚拟数据，然后利用阵列插值法填充x轴和z轴虚拟阵列中余留的空洞，进一步扩展虚拟阵列的连续范围，重构满秩协方差矩阵，最后利用空间特性分别求得俯仰角和方位角并进行配对。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种和差非均匀阵列的二维DOA估计算法。
[0006]一种基于L型和差互质阵虚拟阵列插值的二维DOA估计算法如下：
[0007]步骤一：利用两个互相垂直的互质阵列构造L型互质阵；
[0008]L型互质阵是由两个互相垂直的互质阵列构成，两个互质阵列一个位于x轴，另一个位于z轴，x轴和z轴的阵列均是由子阵1和子阵2构成，子阵1和子阵2阵元数分别取N和M，相邻阵元间的距离分别对应Md、Nd，d＝λ/2，λ是信号波长，且N、M互质；对于x轴阵列，子阵1阵元位置可表示为(x1,0,0)，其中，是子阵1的阵元位置集，子阵2阵元位置可表示为(x2,0,0)，其中是子阵2的阵元位置集，对于z轴阵列，子阵1阵元位置可表示为(0,0,z1)，其中是子阵1的阵元位置集，子阵2阵元位置可表示为(0,0,z2)，其中是子阵2的阵元位置集，x轴上两个子阵共用第一个阵元，z轴上两个子阵共用第一个阵元，用P表示阵元总数，P＝M+N
‑
1，由此可知x轴的非均匀阵列阵元位置(x
*
,0,0)，其中是x轴非均匀阵列的阵元位置集，d
xp
是x轴上第p个阵元的位置；z轴的非均匀阵列阵元位置(0,0,z
*
)，其中是z轴非均匀阵列的阵元位置集，d
zp
是z轴上第p个阵元的位置；
[0009]步骤二：利用步骤一布置的L型互质阵中x轴和z轴阵列接收K个远场、窄带且非相干信号X(t)和Z(t)；
[0010]K个二维角度分别为的信号入射到L型互质阵，其中，在第k个信源中，θ
k
∈[0,π]表示方位角，表示俯仰角；x轴P个阵元的接收信号为X(t)＝A
x
S(t)+N
x
(t)＝[x1(t),
…
,x
p
(t),
…
,x
P
(t)]T
，其中x
p
(t)表示x轴上第p个阵元接收到的信号，且
[0011]N
x
(t)＝[n
x1
,
…
,n
xp
,
…
,n
xP
]T
为x轴阵列的噪声，n
xp
为第p个阵元噪声；z轴P个阵元的接收信号为Z(t)＝A
z
S(t)+N
z
(t)＝[z1(t),
…
,z
p
(t),
…
,z
P
(t)]T
，其中z
p
(t)表示z轴上第
p个阵元接收到的信号，并且为z轴的导向矢量；N
z
(t)＝[n
z1
,
…
,n
zp
,
…
,n
zP
]T
表示z轴阵列的噪声，n
zp
为第p个阵元的噪声；步骤中，S(t)＝[s1(t),
…
,s
k
(t),
…
,s
K
(t)]T
表示入射信号，s
k
(t)为第k个入射信号；
[0012]步骤三：利用x轴互质阵列接收信号X(t)，根据和差优化(Vectorized Conjugate Augmented MUSIC,VCAM)算法求解得到矢量化后的x轴数据矩阵C
x1
、C
x2
、C
x3
，利用z轴互质阵列接收信号Z(t)，通过VCAM算法求解得到矢量化后的z轴数据矩阵C
z1
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于L型和差互质阵虚拟阵列插值的定位算法，包含以下步骤：步骤一：利用两个互相垂直的互质阵列构造L型互质阵；L型互质阵是由两个互相垂直的互质阵列构成，两个互质阵列一个位于x轴，另一个位于z轴，x轴和z轴的阵列均是由子阵1和子阵2构成，子阵1和子阵2阵元数分别取N和M，相邻阵元间的距离分别对应Md、Nd，d＝λ/2，λ是信号波长，且N、M互质；对于x轴阵列，子阵1阵元位置可表示为(x1,0,0)，其中，是子阵1的阵元位置集，子阵2阵元位置可表示为(x2,0,0)，其中,0,0)，其中是子阵2的阵元位置集，对于z轴阵列，子阵1阵元位置可表示为(0,0,z1)，其中)，其中是子阵1的阵元位置集，子阵2阵元位置可表示为(0,0,z2)，其中)，其中是子阵2的阵元位置集，x轴上两个子阵共用第一个阵元，z轴上两个子阵共用第一个阵元，用P表示阵元总数，P＝M+N
‑
1，由此可知x轴的非均匀阵列阵元位置(x
*
,0,0)，其中,0,0)，其中是x轴非均匀阵列的阵元位置集，d
xp
是x轴上第p个阵元的位置；z轴的非均匀阵列阵元位置(0,0,z
*
)，其中)，其中是z轴非均匀阵列的阵元位置集，d
zp
是z轴上第p个阵元的位置；步骤二：利用步骤一布置的L型互质阵中x轴和z轴阵列接收K个远场、窄带且非相干信号X(t)和Z(t)；K个二维角度分别为的信号入射到L型互质阵，其中，在第k个信源中，θ
k
∈[0,π]表示方位角，表示俯仰角；x轴P个阵元的接收信号为X(t)＝A
x
S(t)+N
x
(t)＝[x1(t),
…
,x
p
(t),
…
,x
P
(t)]
T
，其中x
p
(t)表示x轴上第p个阵元接收到的信号，且为x轴导向矢量，N
x
(t)＝[n
x1
,
…
,n
xp
,
…
,n
xP
]
T
为x轴阵列的噪声，n
xp
为第p个阵元噪声；z轴P个阵元的接收信号为Z(t)＝A
z
S(t)+N
z
(t)＝[z1(t),
…
,z
p
(t),
…
,z
P
(t)]
T
，其中z
p
(t)表示z轴
上第p个阵元接收到的信号，并且上第p个阵元接收到的信号，并且N
z
(t)＝[n
z1
,
…
,n
zp
,
…
,n
zP
]
T
表示z轴阵列的噪声，n
zp
为第p个阵元的噪声；步骤中，S(t)＝[s1(t),
…
,s
k
(t),
…
,s
K
(t)]
T
表示入射信号，s
k
(t)为第k个入射信号；步骤三：利用x轴互质阵列接收信号X(t)，根据和差优化(VectorizedConjugate Augmented MUSIC,VCAM)算法求解得到矢量化后的x轴数据矩阵C
x1
、C
x2
、C
x3
，利用z轴互质阵列接收信号Z(t)，通过VCAM算法求解得到矢量化后的z轴数据矩阵C
z1
、C
z2
、C
z3
；(1)利用x轴第一个阵元接收信号x1(t)和第p个阵元接收信号x
p
(t)得到时间相关函数并利用z轴第一个阵元接收信号z1(t)和第p个阵元接收信号z
p
(t)得到时间相关函数其中时间延迟τ≠0；利用x轴P个阵元的时间相关函数构造时间相关矢量利用z轴P个阵元的时间相关函数构造时间相关矢量(2)利用x轴第一个阵元接收信号x1(t)和第p个阵元接收延时τ的信号x
p
(t
‑
τ)得到时间相关矢量利用z轴第一个阵元接收信号z1(t)和第p个阵元接收延时τ的信号z
p
(t
‑
τ)得到时间相关函数其中，其中，取r
x
(τ)和r
z
(τ)的共轭得r
x*
(τ)和r
z*
(τ)，令x轴的相关协方差矩阵为z轴的相关矩阵为其中，入射信号的时间相关矢量入射信号的时间相关函数取采样周期T
s
，τ＝T
s
,
…
,l
s
T
s
,
…
,L
s
T
s
，x轴的接收数据矩阵为其中Y
x1
＝A
x
[r
s
(T
s
),
…
,r
s
(l
s
T
s
),
…
,r
s
(L
s
T
s
)]，Y
x1
为对应S
x
＝{d1,
…
,d
p
,
…
,d
P
}时的接收信号，Y2为对应
‑
S
x
＝{
‑
d1,
…
,
‑
d
p
,
…
,
‑
d
P
}时的接收信号；z轴的接收数据矩阵为其中Y
z1
＝A
z
[r
s
(T
s
),
…
,r
s
(l
s
T
s
),
…
,r
s
(L
s
T
s
)]，Y
z1
为对应S
z
＝{d1,
…
,d
p
,
…
,d
P
}时的接收信号，
Y
z2
为对应
‑
S
z
＝{
‑
d1,
…
,
‑
d
p
,
…
,
‑
d
P
}时的接收信号；Ls延时次数，L快拍数(3)由上述步骤中得到的Y
x1
、Y
x2
求解Y
x1
的自协方差数据矩阵以及Y
x1
和Y
x2
的互协方差矩阵同时根据得到的Y
z1
、Y
z2
求解Y
z1
的自协方差数据矩阵以及Y
z1
和Y
z2
的互协方差矩阵其...

【专利技术属性】
技术研发人员：王兰美，石浩志，卢超，蒋媛，王桂宝，孙长征，
申请(专利权)人：陕西理工大学，
类型：发明
国别省市：