【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电磁波监测，特别涉及一种基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法和设备。
技术介绍
1、在实际工程应用中，阵列误差形式主要有：阵元方向图误差、阵列通道幅相误差和阵元位置误差，这些误差的存在极大的影响了信源方位估计的精度。因此，采取有效方法消除阵列误差的影响是提高方位估计精度的关键。
2、现有的大多数阵列校正方法都采用与方位无关的阵列幅相误差模型，这样的模型往往与实际的阵列误差特性并不符合。在实际工程应用中，遇到的几乎都是方位依赖的阵列误差。因此，当阵元的方向图不一致或者阵元之间不满足各向同性，亦或者同时存在多种误差形式时，需要采用一个方位依赖的阵元幅相误差来表述。如何对方位依赖的阵列误差进行校正一直是当下阵列校正技术中面临的难题。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，具体技术方案如下：
2、s1：空间m个传感器阵列对n个远场信号进行接收，获取传感器阵列对于n个信号形成的阵列流形；
3、m个传感器阵列的阵元由mp个校正的辅助阵元和存在方位依赖幅相误差的mk个阵元组成；
4、所述阵列流形，表示如下：
5、a(θ)＝[a1(θ),a2(θ),…,am(θ)]
6、其中，a()表示阵列系统响应向量，θ表示信号方位角。
7、s2：将接收的阵列信号进行傅里叶变换，获取信号模型；
8、s3：基于所述信号模型，对阵列进行扩展，
9、
10、其中，γ为对角矩阵，表示接收通道的增益与相位，矩阵b表示阵列系统响应向量的kronecker积，矩阵cs表示发送数据向量的kronecker积。
11、s4：获取扩展后的信号的方向向量，并基于kronecker积产生四阶累积量的构造矩阵，对矩阵进行变换；
12、s5：对四阶累积量进行特征值分解，得到噪声子空间un，并按照阵列矢量af(θ)的元素顺序调整噪声子空间un的行顺序，得到调整后的噪声子空间u'n，根据子空间正交原理，基于下式对信源方位角进行估计：
13、
14、其中，λmin[]表示求取矩阵噪声子空间。
15、进一步的，阵列信号接收时，各个接收通道存在幅相不一致，且幅相特性在信号频率范围内不变。
16、进一步的，所述信号模型，表示如下：
17、x(j)＝γas(j)+n(j)
18、其中，αm和ψm分别表示第m接收通道的增益和相位值。
19、进一步的，所述对阵列进行扩展；
20、对于等间距阵列，经过扩展后的阵元数目为为2·m-1；
21、对于不等间距阵列扩展可得到扩展阵列数为m2-m+1。
22、进一步的，cs中仅有n个非零元素，所述非零元素位于对角线上的第(m-1)·n+m位置上，其中，1≤m≤m；
23、cs表示如下：
24、
25、其中，矩阵s表示为空间发送信号的数据向量。
26、进一步的，步骤s4中，矩阵变换过程如下：
27、获取扩展后的第i个信号的方向向量：
28、
29、根据kronecker积(克罗内克积)，进行变换，得到一次变换后的方向向量关系：
30、
31、根据一次变换的方向向量关系，基于kronecker积(克罗内克积)，进行二次变换，得到二次变换后的方向向量关系：
32、
33、对扩展后的幅相向量中，校正后的阵元的对应值设为1，再对二次变换后的方向向量关系进行等价变换，得到最终变换结果：
34、
35、
36、其中，γ(θ)表示幅相扰动矩阵。
37、本专利技术提供了一种基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计设备，所述信号方位估计设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上，并可在所述处理器上运行基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计程序，所述基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计程序被所述处理器执行时实现上述所述的基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法的步骤。
38、本专利技术的有益效果如下：
39、本专利技术根据幅相误差特性获取相应的数学模型，采用类似ism的方法变换信号模型，依据kronecker积产生四阶累积量的构造矩阵，进行相应的矩阵变换，再按照阵列矢量的元素顺序调整噪声子空间行矢量的顺序，获取信号的空间谱。适用于任意的阵列几何结构，运算量小，只需要一维搜索即可，不存在参数联合估计中的局部收敛问题，解决了在考虑存在方位依赖阵列误差情况下，非高斯信号的高分辨信号方位估计问题。
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1.一种基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，阵列信号接收时，各个接收通道存在幅相不一致，且幅相特性在信号频率范围内不变。
3.根据权利要求1所述的基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，所述信号模型，表示如下：
4.根据权利要求1所述的基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，所述对阵列进行扩展；
5.根据权利要求1所述的基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，CS中仅有N个非零元素，所述非零元素位于对角线上的第(m-1)·N+m位置上，其中，1≤m≤M；
6.根据权利要求1所述的基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，步骤S4中，矩阵变换过程如下：
7.一种基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计设备，其特征在于，所述基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上，并可在所述处理器上运行基于高阶累积量和辅助
...【技术特征摘要】
1.一种基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，阵列信号接收时，各个接收通道存在幅相不一致，且幅相特性在信号频率范围内不变。
3.根据权利要求1所述的基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，所述信号模型，表示如下：
4.根据权利要求1所述的基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，所述对阵列进行扩展；
5.根据权利要求1所述的基于高阶累积量和辅助阵元的信号方位估计方法，其特征在于，cs中仅有n个非...
【专利技术属性】
技术研发人员：周彬，刘枫，李涛，王明扬，罗李焱，梁敏，曹毅，徐海源，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十九研究所，
类型：发明
国别省市：
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