基于MUSIC和OMP的二维DOA估计方法、装置及介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115980732A(43)申请公布日2023.04.18(21)申请号202211647279.3(22)申请日2022.12.21(71)申请人中国科学院空天信息创新研究院地址100094北京市海淀区邓庄南路9号(72)发明人张群英王闯胡建民袁鑫豪周斌方广有(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227专利代理师李金(51)Int.Cl.G01S13/42(2006.01)G01S7/41(2006.01)G06F17/16(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称基于MUSIC和OMP的二维DOA估计方法、装置及介质(57)摘要本申请提出了一种基于MUSIC和OMP的二维DOA估计方法、装置及介质，在确定二维均匀或非均匀矩形阵列中各阵元接收到的单快拍的回波数据后，将采用分维度MUSIC算法，直接使用依据一方向阵元结构确定的快拍数据，对另一方向阵元的回波数据进行一维MUSIC操作，获得不同目标的中间角集和仰俯角集，无需使用空间平滑算法，在不损失阵列孔径的前提下，实现了角度精准估计，之后，依据OMP算法对中间角集和仰俯角集各自包含的角度进行匹配处理，相对于二维谱峰搜索方式，大大降低了计算量，满足了多种应用场景的实时性需求。CN115980732ACN115980732A权利要求书1/2页1.一种基于MUSIC和OMP的二维DOA估计方法，其特征在于，所述方法包括：确定矩形阵列中各阵元接收到的单快拍的回波数据；对在同一方向阵元所接收的所述回波数据进行一维多重信号分类MUSIC操作，获得不同目标的中间角集和仰俯角集；其中，所述一维MUSIC操作所使用的快拍数据是依据另一方向阵元结构确定的，任一所述目标的中间角与该目标的仰俯角和方位角关联；依据正交匹配追踪OMP算法，对所述中间角集中的多个中间角和所述仰俯角集中的多个仰俯角进行匹配处理，确定所述不同目标各自对应的目标中间角和目标仰俯角；依据所述目标中间角和所述目标仰俯角，获得对应所述目标的目标方位角。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对在同一方向阵元所接收的所述回波数据进行一维多重信号分类MUSIC操作，获得不同目标的中间角集和仰俯角集，包括：按照所述矩形阵列的空间顺序，对所述各阵元接收到的所述回波数据进行排列，得到阵列回波矩阵；依据所述阵列回波矩阵以及仰俯方向阵元的第一维数，获得针对方位方向阵元的第一数据协方差矩阵；依据所述阵列回波矩阵以及方位方向阵元的第二维数，获得针对所述仰俯方向阵元的第二数据协方差矩阵；获得不同方向上各阵元的第一导向矢量矩阵；依据所述第一数据协方差矩阵和所述第二数据协方差矩阵，以及对应方向上的所述第一导向矢量矩阵进行功率谱峰值搜索，获得针对不同方向的各目标对应的中间角集和仰俯角集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一数据协方差矩阵和所述第二数据协方差矩阵，以及对应方向上的所述第一导向矢量进行功率谱峰值搜索，获得针对不同方向的各目标对应的中间角集和仰俯角集，包括：分别对所述第一数据协方差矩阵和所述第二数据协方差矩阵进行特征分解，依据所述目标的数量，获得不同方向对应的阵列噪声特征向量；依据同一方向的所述阵列噪声特征向量和所述第一导向矢量阵列进行峰值搜索，获得该方向上与所述目标数量相同的极大值；利用同一方向所述极大值对应的角度，构成不同目标的中间角集和仰俯角集。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据正交匹配追踪OMP算法，对所述中间角集中的多个中间角和所述仰俯角集中的多个仰俯角进行匹配处理，确定所述不同目标各自对应的目标中间角和目标仰俯角，包括：对所述矩形阵列接收到的二维的所述回波数据进行向量化处理，得到对应的一维回波数据；依据不同方向上各阵元的第一导向矢量矩阵，获得所述一维回波数据对应的第二导向矢量矩阵；依据所述第二导向矢量矩阵、所述中间角集和所述仰俯角集，利用正交匹配追踪OMP算法进行稀疏向量重构；依据重构的稀疏向量中非零元素的位置，对所述二维估计角集中的每个二维估计角进行匹配，获得所述不同目标各自对应的目标中间角和目标仰俯角。2CN115980732A权利要求书2/2页5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依据所述第二导向矢量矩阵、所述中间角集和所述仰俯角集，利用正交匹配追踪OMP算法进行稀疏向量重构，包括：将所述中间角集中的多个中间角与所述仰俯角集中的多个仰俯角进行组合，得到不同目标的二维估计角集；依据所述第二导向矢量矩阵，获得所述二维估计角集对应的导向矩阵；依据所述导向阵列和稀疏向量，构建压缩感知模型；利用正交匹配追踪OMP算法，重构所述压缩感知模型中的稀疏向量。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在