一种基于非均匀线阵波达方向估计的方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110058206A(43)申请公布日2019.07.26(21)申请号201910281831.3(22)申请日2019.04.09(71)申请人广东工业大学地址510006广东省广州市越秀区东风东路729号(72)发明人何为(74)专利代理机构广州粤高专利商标代理有限公司44102代理人张金福(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)H04B7/08(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称一种基于非均匀线阵波达方向估计的方法(57)摘要本发明公开了一种基于非均匀线阵波达方向估计的方法，包括以下步骤：S1.将互质线性阵列分解成两个均匀线性子阵列；S2.将其中一个子阵列翻转180°；S3.根据步骤S2的阵列结构得到信号模型；S4.根据信号模型构造协方差矩阵；S5.对协方差矩阵进行特征分解，得到信号子空间与噪声子空间；S6.将噪声子空间与信号子空间正交，构造一个求根多项式，求其值为0的根；S7.对根值取模，保留单位圆内的根，即模值小于1；S8.保留单位圆内最大的K个根，K为信源数；S9.将K个根植转为角度值，即为波达方向估计角度。对比现有技术，本发明克服了求根多重信号分类法只能用于均匀线性阵列的局限性；本发明有完整自由度；本发明同时利用自信息量与互信息量；没有模糊角度产生；精确度有明显的提升。CN110058206ACN110058206A权利要求书1/2页1.一种基于非均匀线阵波达方向估计的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.将互质线性阵列分解成两个均匀线性子阵列；S2.将其中一个子阵列进行180°翻转，使得两个子阵列在同一个水平线上，构成一个更具稀疏特性的子阵列相邻的互质线性阵列；S3.根据步骤S2传感器阵列结构得到信号模型；S4.根据信号模型构造协方差矩阵；S5.对协方差矩阵进行特征分解，得到信号子空间与噪声子空间；S6.将噪声子空间与信号子空间进行正交，构造一个求根多项式，解出其值为0的根；S7.对解出的根取模，保留单位圆内的根值，即模值小于1，丢弃单位圆外的根值；S8.保留单位圆内最大的K个根，其中K为信源个数；S9.将K个根值转为角度值，即为波达方向估计的结果。2.根据权利要求1所述的基于非均匀线阵波达方向估计的方法，其特征在于，所述的步骤S2中，第一子阵列有M根传感器，第二子阵列有N根传感器，M与N在数字上是互质的关系且M<N，把子阵列N进行180度翻转，以两个子阵列共用的传感器为阵元参考原点；其中第一个子阵列中传感器的间距为：Nλ/2；第二个子阵列中传感器的间距为：Mλ/2；则进行翻转的互质线性阵列的长度为:λ/2[N(M-1)+M(N-1)]。3.根据权利要求2所述的基于非均匀线阵波达方向估计的方法，其特征在于，所述S3中，假设接收信号是不相关、窄带、远场的，阵列接收信号是平面波，信源个数为K；则子阵列相邻的互质线性阵列总的信号模型为x(t)＝As(t)+n(t)(1)第一个子阵列的信号模型为x1(t)＝A1s(t)+n1(t)(2)第二个子阵列的信号模型为x2(t)＝A1s(t)+n2(t)(3)(2)-(3)式中：A1＝[a1(θ1),a1(θ2),...,a1(θk)]；A2＝[a2(θ1),a2(θ2),...,a2(θk)]；n1(t)，n2(t)表示均值为0，协方差为的高斯白噪声；(1)-(3)式中s(t)表示传感器的接收信号；(2)-(3)式中的信号模型可简写为其中导向向量：4.根据权利要求3所述的基于非均匀线阵波达方向估计的方法，其特征在于，所述的S42CN110058206A权利要求书2/2页中，协方差矩阵如下：其中L表示快拍。5.根据权利要求4所述的基于非均匀线阵波达方向估计的方法，其特征在于，所述的S5中，协方差矩阵特征分解为(7)式中Λs表示信号子空间特征值，Us表示信号子空间特征值所对应的特征向量，表示其共轭转置；Λn表示噪声子空间的特征值，Un表示噪声子空间特征值所对应的特征向量，表示其共轭转置；即信号子空间：span(Us)；噪声子空间：span(Un)。6.根据权利要求5所述的基于非均匀线阵波达方向估计的方法，其特征在于，所述的S6中，所述的求根多项式为其中Z＝ejπsin(θ),b＝(N-1)M+(M-1)N。7.根据权利要求6所述的基于非均匀线阵波达方向估计的方法，其特征在于，所述的S7i中，多项式解的个数为2b，则单位圆内的解的个数为b，Z中有的项其系数Ei为0。8.根据权利要求7所述的基于非均匀线阵波达方向估计的方法，其特征在于，所述的S9中求波达方向的估计结果的公式如下：其中q＝1,2,...,k，k为信源个数。9.根据权利要求1所述的基于非均匀线阵波