基于欠采样结构的频率和DOA参数联合估计方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115932715A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202211487228.9(22)申请日2022.11.25(71)申请人宜宾电子科技大学研究院地址644000四川省宜宾市翠屏区长江北路西段附二段电子科技大学宜宾研究院(72)发明人黎洲臣廖红舒甘露徐政五(74)专利代理机构成都点睛专利代理事务所(普通合伙)51232专利代理师孙一峰(51)Int.Cl.G01S3/14(2006.01)G01R23/02(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图4页(54)发明名称基于欠采样结构的频率和DOA参数联合估计方法(57)摘要本发明提出了基于欠采样结构的频率和DOA参数联合估计方法，可以在欠奈奎斯特速率下使用ULA完成频率和DOA参数联合估计这一任务，克服硬件资源消耗高和总采样率高的问题。首先设计了一种改进的接收结构，在均匀线阵阵列的第一个传感器上增加了一个简单的延迟网络，其余阵元直接连接ADC，所有通道均在欠奈奎斯特速率下完成采样。然后，利用多陪集通道输出信号建立协方差矩阵，基于MUSIC算法得到伪谱，谱峰搜索得到频率估计值。最后合并所有通道输出信号，根据采样结构构建新的导向矢量，利用MUSIC算法分别估计各个载频对应的DOA，从而克服了模糊性问题，且在低信噪比环境下有较好的估计效果。CN115932715ACN115932715A权利要求书1/2页1.基于欠采样结构的频率和DOA参数联合估计方法，其特征在于，采用M个阵元的线阵接收K个基带信息互不相关的远场窄带信号，其中第一阵元后连接着有N个独立通道的多陪集采样结构，并以相同的采样率进行同步采样；设x(t)表示K个窄带信号在时间域中的组合：其中信号sk(t)为基带信号，fk为信号的载频，宽频谱范围为fnyq为奈奎斯特采样频率；所述估计方法包括：S1、第一阵元下多陪集采样结构的第n路采样信号的离散时间傅立叶变换表示为：其中n＝1,...,N，k∈{1,2,…K}，f∈[0,fsub)表示第k个信号的混叠频谱，为整数集合，为调制信号的傅里叶变换，fsub为采样频率，fsub＝fnyq/L，L为欠采样倍数，cn为不同通道的延时因子，单位时延τ＝1/fnyq，为第n路采样信号噪声的离散时间傅立叶变换表示；将N个通道的多陪集输出信号组合成如下的矩阵形式：T其中，S(f)＝[S1(f),S2(f),…,SK(f)]，为Aa矩阵的第一行，Aa＝[a(f1,θ1),...,a(fK,θK)]是包括频率信息和来波方向信息的阵列流形矩阵，dm为阵元位置系数，Ad＝[ad(f1),…,ad(fK)]是仅包括频率信息的时延流形矩阵，S2、计算多陪集采样结构接收数据的协方差矩阵：H其中Rs＝E[S(f)S(f)]＝diag(σ1,...,σK)，定义协方差矩阵为对角矩阵，σK表示第k2个信号功率，σ为噪声功率、IN为N维的单位矩阵，L为欠采样倍数；对进行特征值分解，得到由与噪声子空间对应的特征向量组成的对应矩阵Un，利用得到的噪声子空间，建立MUSIC伪谱的扫描函数为：通过MUSIC算法得到伪谱，谱峰对应的横坐标为来波信号载频的估计值2CN115932715A权利要求书2/2页S3、第m个天线阵元的输出信号为：其中m＝2,...,M，d为阵元间距，θk为第k个信号的来波方向，fk为第k个信号的载频，dm为阵元位置系数，Nm(f)为第m个阵元信号噪声的离散时间傅立叶变换表示；将M‑1个通道的阵元输出信号组合成如下的矩阵形式：TTXa＝[X2,X3,...,XM]，为Aa矩阵的第2至M行，Na＝[N2,N3,...,NM]；合并多陪集采样信号Xd与其余阵元采样信号Xa得到X：令联合流型矩阵G(θ,f)同时包含了信号源一一对应的方向信息和频率信息；计算协方差RX：HH2RX＝E[XX]＝GRsG+LσI(M+N‑1)H2其中，Rs＝E[S(f)S(f)]＝diag(σ1,...,σK)，I(M+N‑1)为(M+N‑1)×(M+N‑1)的单位阵，σ为噪声功率，L为欠采样倍数；对协方差矩阵RX特征值分解，得到噪声子空间对应的特征向量Uw；S4、构造各个载频对应的导向矢量其中θ∈[‑90,90]，结合S2得到的频率的估计值计算MUSIC谱其中k＝[1,2,...,K]；谱峰搜索峰值对应的横坐标为DOA估计值最终得到第k个信号配对的联合值和3CN115932715A说明书1/4页基于欠采样结构的频率和DOA参数联合估计方法技术领域[0001]本发明属于阵列信号处理领域，涉及欠采样下频率和DOA参数联合估计方法。背景技术[0002]在现代信号处理中，信号具有相对较高的载频，并且分布在相对较宽的频谱范围内。因此在欠奈奎斯特采样率下