【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于阵列信号处理，具体涉及一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法。
技术介绍
1、采样理论是数字信号处理的基础，著名的香农奈奎斯特采样定理指出：可以从采样率不低于奈奎斯特速率的离散数据中完美地重构模拟信号；
2、由于宽带瞬时测频技术对a/d采样器的高转换速度有着很大的要求，欠奈奎斯特采样(以下简称为欠采样)成为了近年来超宽带电子侦察接收研究的重点；时域上，模数转化器(analog-to-digital converter，adc)以低于奈奎斯特率进行采样，降低了硬件资源消耗和数据存储的负担；空域上，阵元间距大于半波长的非均匀稀疏布阵，在同孔径下减少了采集通道数量；因此，空时二维欠采样对于超宽带接收机设计突破阵形限制、降低采样速率具有重要意义，但空时二维欠采样也带来了频率估计的采样频率整数倍模糊和doa估计的周期模糊，为信号频率和doa估计制造了困难；
3、为解决上述问题，以色列weizmann实验室eldar等人最初提出一种多陪集采样的接收机构，通过多通道的延时支路对宽带信号进行欠采样，利用时延造成频谱折叠程度的差异性对欠采样信号频率进行组合重构；但是其多通道结构复杂度高，导致难以实际应用；为降低复杂度，新加坡南洋理工razul等人将单个阵元的延时通道数降为一个，提出一种基于旋转不变子空间的频率与doa联合估计方法，根据延时通道和无延时通道之间的相位差解频率模糊后进行doa的搜索估计；但是该工作只考虑了均匀线阵的阵列构型，无法解决稀疏阵列的空域模糊问题；电子科技大学方军教授等人提出了一种
4、综上，现有技术仍无法有效解决多信号频谱重叠的问题，无法有效的恢复来波信号的频率和角度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，能够在低采样率条件下，对超宽带范围内的信号进行射频直采后进行解模糊，从而解决多信号频谱重叠等问题，恢复来波信号的频率和角度。
2、本专利技术采取的技术方案具体如下：
3、一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，包括以下步骤：
4、步骤1：阵列接收到来波信号；
5、步骤2：对接收信号进行希尔伯特变换，将接收信号变换成为复信号；
6、步骤3：利用遗传算法对阵元延时组合进行离线优化，通过迭代计算选取时延组合，延时值选取最小延时精度的整数倍，优化目标设定为无模糊二维估计结果中主峰和次峰的比值；
7、步骤4：提出基于时间延迟组合条件下二维谱峰搜索解模糊算法；
8、步骤5：对大幅相误差下的阵列接收信号进行校正。
9、进一步地，所述步骤1中的来波信号通过接收模型进行接收，所述接收模型的建立步骤如下：
10、采用基于非均匀延时的阵列模型结构，当非均匀布阵确定之后，每个阵元只有一个通道，对阵元接收数据进行非均匀时延后直接进行adc同步采样，利用采样数据对频率和角度进行估计，设k个空间信号入射到由m个阵元组成的稀疏阵元中，表示从n个均匀线性阵列中选择的天线的索引，c1<c2<…<cm且m>k；采样前对其他各阵元进行不同延时，延时分别为[δc1,δc2,…,δcm]，此时第n天线观测到的模拟信号可表示为：
11、
12、其中，wcn(t)表示平均值为零的和方差为σ2加性高斯白噪声，τk表示沿θk方向到达的平面波的两个相邻传感器之间的延迟，τk由下式给出：
13、
14、进一步地，所述步骤2包括以下步骤：
15、在建立好所述步骤1中的接收信号模型后，对阵列得到的接收信号进行希尔伯特变换，将一维的实信号变为二维复平面上的解析信号，得到单边带频谱。
16、进一步地，所述步骤3中的遗传算法包括以下步骤：
17、步骤301：阵列设置：
18、步骤302：设计非均匀延时组合；
19、步骤303：模糊频率估计；
20、步骤304：空时二维联合搜索估计；
21、步骤305；检测二维估计结果中峰值和次值的是否到达迭代次数峰值/次峰值满足要求；
22、若满足，则进入步骤306；
23、若不满足，则重复进行步骤302-步骤305；
24、步骤306：输出延时组合。
25、进一步地，所述步骤3包括以下步骤：
26、在遗传算法中，通过迭代计算选取时延组合，延时值选取工程最小延时精度的整数倍，优化目标设定为无模糊二维估计结果中主峰和次峰的比值，考虑到一组时延对信号频率和角度的适应性范围不同，计划对角度和频率均进行步进，对所有步进后的信号均进行适应度函数计算，求得结果后取其最小值作为适应度函数的结果。
27、将阵列中所有的时延作为一个个体，每个时延是个体中的染色体，种群数目设置为50，即每个种群中有50个个体，将每个个体时延数值设定为自变量，将谱峰与次峰值之比作为适应度函数，计算适应度函数来表现个体对环境的适应程度，适应度函数值越高，其对环境适应能力越强，将每代种群中最优的个体进行保留，其他个体进行遗传交叉变异，通过最大化优化目标适应度函数值，迭代求解最优的延时组合变量，最终输出延时组合的最优解；
28、进一步地，所述步骤4包括以下步骤：
29、得到解析信号和优化时延后，首先对解析信号进行fft频域变换获取单边带频谱，得到信号的折叠频率；对其中接收信号做傅里叶变换估计射频频率折叠到采样通道第一奈奎斯特区域内的折叠频率：
30、
31、之后利用信号的频率向量和噪声子空间的正交性构造空间谱函数，通过对信号折叠频率的折叠倍数以及信号的空域覆盖范围进行遍历，通过对角度和频率的二维谱搜索，找到p(ω,θ)形成的谱峰，峰值最高处即对应信号的初始估计频率和估计角度；
32、窄带远场信号的doa数学模型为：
33、x(t)＝a(θ)s(t)+n(t)
34、数据的协方差矩阵为：
35、r＝e[xxh]＝ae[ssh]ah+σ2i＝arsah+σ2i
36、由于信号与噪声相互独立，数据协方差矩阵可分解为与信号、噪声相关的两部分，其中rs是信号的协方差矩阵，arsah是信号部分；
37、但由于实际中的阵列接收数据是有限的，因此采用协方差矩阵的最大似然估计近似代替信号协方差矩阵：
38、
39、其中，l表示信号的快拍数，xn*l为观测样本值，n为实际阵元数；
40、对进行特征分解：
41、
42、分解后得到n个特征值，将其从大到小排列，通过对大特征值的判断得到信号源本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：所述步骤1中的来波信号通过接收模型进行接收，所述接收模型的建立步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：所述步骤3中的遗传算法包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：所述步骤3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：所述步骤4包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：所述步骤4中信号的估计频率为经过二维谱峰搜索后，得到的最终测量频率，表示为：
8.根据权利要求7所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合
9.根据权利要求8所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：所述步骤5中的优化代价函数包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：所述步骤1中的来波信号通过接收模型进行接收，所述接收模型的建立步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其特征在于：所述步骤3中的遗传算法包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的一种基于单延时结构的欠采样阵列联合测频测向方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：高大伟，任序，亢海龙，廖桂生，曾慧然，
申请(专利权)人：西安电子科技大学杭州研究院，
类型：发明
国别省市：
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