[发明专利]复杂噪声环境下阵列天线角度和信源个数联合估计方法

说明书

复杂噪声环境下阵列天线角度和信源个数联合估计方法属于无线电定位技术领域。步骤包括：1)已知循环频率的情况下，求取阵列信号的循环相关熵矩阵2)建立适用于宽带、窄带信号的循环相关熵阵列线性预测模型V＝φA；3)估计感兴趣的信源个数K以及误差方差σ²；4)估计阵列模型的流型矩阵；5)利用谱峰搜索进行DOA估计。本发明有机地将循环相关熵理论应用到阵列信号处理当中，创新性地提出循环相关熵的相关特性，并基于此特性建立了的阵列线性预测模型。本发明算法是根据实际需求提出，具有抗噪性能高，计算复杂度低，所需快拍数少，角度分辨率高等特点。

技术领域

本发明属于无线电信号多参数估计技术领域，涉及到均匀线阵循环平稳信 号的角度和信源个数的估计方法，特别涉及到复杂噪声环境下宽带循环平稳信 号的角度和信源个数的联合估计方法。

背景技术

测向定位是无线被动定位中应用最为广泛的定位技术，其基本任务是实现 目标波达方向(DOA)的估计。随着现代移动通信和阵列信号处理的飞速发展, 信号的传输环境也逐渐复杂化。高分辨DOA估计和抑制干扰波影响的技术成为 人们研究的热点。现有研究多基于高斯噪声和窄带信号的假设，然而当信号具 有显著的带宽和更为复杂的脉冲噪声时，DOA估计结果将产生较大的测向误差， 甚至失效。

此外随着现代信号处理技术的日趋成热与发展，信号的传输和通讯环境日 益复杂，无论在空间域还是频率域的范围内，均表现为信号形式的多样性、噪 声环境的复杂性、空间密度的增大性等。伴随着信号带宽的逐渐增大和复杂噪 声的影响，传统的基于窄带信号的DOA估计方法局限性日益突出。所以，适用 于宽带信号，且存在脉冲噪声和通频带干扰等更为复杂的通讯环境下的高分辨 DOA估计算法具有较为重要的研究意义和实际应用价值。

发明内容

针对现有技术中脉冲噪声、带宽以及同频干扰等因素对DOA估计精度的影 响，本发明提出窄带和宽带信号均适用的DOA和信源个数的联合估计算法，该 算法，能够有机地将循环相关熵理论应用到阵列信号处理当中，并创新性地基 于循环相关熵的相关特性，并基于此特性建立阵列线性s预测模型，巧妙地解决 了DOA估计精度受带宽形式限制的问题，降低算法的计算复杂度。同时，循环 相关熵函数还可以有效地抑制强噪声和同频干扰的影响，通过调节循环相关熵 的核长更可以进一步使其适用于不同的噪声环境。

综上，本发明的核心是利用循环相关熵的相关特性，构建相关的阵列线性 预测模型，在未知信源个数的前提下，实现高精度的DOA估计。要完成这一核 心目标，需要解决问题如下：

(1)未知信源个数的前提下，实现高精度的宽带信号DOA估计问题；

(2)对于窄带信号，时域的延时体现在频域的相位上。但是对于宽带信号， 信号的包络变化和瞬时频率有关，使其无法建立时域模型进行表示，故宽带、 窄带均适用的阵列信号模型建立成为需要解决的问题关键；

(3)脉冲噪声和同频干扰存在的复杂通讯环境下，较高精度DOA和信源个 数联合估计问题。

为了达到上述目的，解决上述问题，本发明的技术方案为：

一种基于循环相关熵的DOA和信源个数联合估计算法，包括如下步骤：

第一步，已知循环频率的情况下，求取阵列信号的循环相关熵矩阵

第二步，建立适用于宽带、窄带信号的循环相关熵阵列线性预测模型 V＝φA；

第三步，估计感兴趣的信源个数K以及误差方差σ²；

第四步，估计阵列模型的流型矩阵

第五步，利用谱峰搜索进行DOA估计。