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单次搜索宽带信号波达方向估计方法技术

技术编号:7640670 阅读:205 留言:0更新日期:2012-08-04 17:55
单次搜索宽带信号波达方向估计方法,适用于均匀线阵,其实现步骤为:1)采样获得个快拍,相邻的个快拍构成一个数据矩阵,,,…,,共个;2)对每个数据矩阵的每行数据进行离散傅立叶变换,得到个频域矩阵;3)把频域矩阵的列数据,重新组合成个窄带矩阵,其中,窄带矩阵的第列数据为频域矩阵的第列数据,,,…,;4)根据阵元间距,采样频率,选择一个窄带矩阵;5)把视为窄带信号的数据矩阵,采用传统窄带MUSIC算法,完成信号波达方向估计。该方法实现了对宽带信号的波达方向估计,具有计算量小,估计准确的优点,可以应用于通信、雷达等领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及通信、雷达领域中的信号波达方向估计,具体涉及单次搜索宽带信号的波达方向估计方法。
技术介绍
在通信和雷达领域,对入射到阵列天线的电磁波信号进行波达方向(DirectionOf Arrival,D0A)估计,具有重要意义。多重信号分类法(Multiple Signals Class,MUSIC)由于具有超分辨特性,计算量比最大似然法又小,所以是信号DOA估计的重要算法。传统的MUSIC算法只适合于窄带信号,而且在阵元间距为信号半个波长时,由于避免了栅瓣出现, 同时阵列具有最大方向性系数,所以,此时估计精度最高。为了估计宽带信号的D0A,必须对传统窄带MUSIC算法做一定的改进。已有的一种改进方法是把宽带信号进行离散傅立叶变换,从而把宽带信号转换为多个窄带信号,并对每个窄带信号采用MUSIC算法,得到多组DOA估计结果,最后,把上述估计结果进行平均,完成宽带信号的DOA估计。该方法有两个缺点,一是由于子带个数较多,每个子带数据需要进行一次MUISC算法,运算量很大;二是由于每个窄带数据频率不同,阵元间距并不等于该频率对应波长的一半,所以估计存在较大误差。
技术实现思路
本专利技术专利要解决的技术问题是,设计新的宽带信号DOA估计方法,克服已有宽带信号DOA估计方法中计算量大,估计误差大的不足。解决所述问题的技术方案是单次搜索宽带信号DOA估计方法,本专利技术的实现步骤为 1)在均匀线阵中,阵元个数力r阵元间距d,对所接收宽带信号进行I=ZMr次采样,采样频率/s ,获得个列矢量快拍…,把;<1),…,α<0分为第I组,构成JVx K维数据矩阵馬,把X([ + 1),…,X(2K)分为第2组,构成JVx K维数据矩阵Ji2,以此类推,所有快拍分为M组,得到M个Nx K维数据矩阵, m = ;l , 2 ,…,M ; 2)在每个数据矩阵^^中,把每行元素进行离散傅立叶变换,得到个JVrXT维的频域矩阵仏,m = I,2,…,M ; 3)把M个频域矩阵的列数据,重新组合成L个Nx.M维的窄带矩阵,其中,窄带矩阵的第列数据为频域矩阵的第免列数据,m = I , 2 ,…,M I = I, !,K ; 4)根据阵元间距J,计算频率/ο=。,^ 为光速,然后在1,2,…,尤中,求得与权利要求1.,其实现步骤为 1)在均匀线阵中,阵元个数为JV,阵元间距rf,对所接收宽带信号进行I= ZM次采样,采样频率/5,获得I个列矢量快拍…,Λ(Ι),把;<1),…,分为第I组,构成JVx [维数据矩阵馬,把…,分为第2组,构成JVx Γ维数据矩阵Ji2 ,以此类推,所有快拍分为M组,得到^个Nx K维数据矩阵Iffl , m 二 I , 2 ,…,M ; 2)在每个数据矩阵中,把每行元素进行离散傅立叶变换,得到M个JVxΓ维的频域矩阵, m = I,2,…,M ; 3)把M个频域矩阵Irm的列数据,重新组合成尤个JVxM维的窄带矩阵At,其中,窄带矩阵Zjt的第,列数据为频域矩阵ΓΜ的第,列数据,所=1,2,.",M ,k = l,2,…,K ; 4)根据阵元间距^计算频率/o=!7,e为光速,然后在1,2,…,尤中,求得与全文摘要,适用于均匀线阵,其实现步骤为1)采样获得个快拍,相邻的个快拍构成一个数据矩阵,,,…,,共个;2)对每个数据矩阵的每行数据进行离散傅立叶变换,得到个频域矩阵;3)把频域矩阵的列数据,重新组合成个窄带矩阵,其中,窄带矩阵的第列数据为频域矩阵的第列数据,,,…,;4)根据阵元间距,采样频率,选择一个窄带矩阵;5)把视为窄带信号的数据矩阵,采用传统窄带MUSIC算法,完成信号波达方向估计。该方法实现了对宽带信号的波达方向估计,具有计算量小,估计准确的优点,可以应用于通信、雷达等领域。文档编号G01S7/41GK102621539SQ20121012115公开日2012年8月1日 申请日期2012年4月24日 优先权日2012年4月24日专利技术者凤林锋, 周锐, 曾浩, 王娅, 赵静 申请人:重庆大学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:曾浩王娅赵静凤林锋周锐
申请(专利权)人:重庆大学
类型:发明
国别省市:

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