[发明专利]基于空间平滑的协方差矩阵秩最小化DOA估计方法有效
申请号: | 201711021324.3 | 申请日: | 2017-10-27 |
公开(公告)号: | CN107907852B | 公开(公告)日: | 2021-08-03 |
发明(设计)人: | 王洪雁;房云飞;于若男 | 申请(专利权)人: | 大连大学 |
主分类号: | G01S3/00 | 分类号: | G01S3/00 |
代理公司: | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人: | 李猛 |
地址: | 116622 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 空间 平滑 协方差 矩阵 最小化 doa 估计 方法 | ||
本发明属于信号处理领域,针对传统波达方向角(DOA)估计算法在相干信号及非均匀噪声下角度估计精度差、分辨率低的问题,基于空间平滑方法,提出一种接收信号协方差矩阵秩最小化DOA估计算法。在传统空间平滑方法基础上,所提算法将接收信号协方差矩阵分别左右乘交换矩阵以得到空间后向平滑协方差矩阵;而后基于平滑矩阵的低秩性,将协方差矩阵重构为无噪声协方差矩阵;最后利用传统MUSIC算法实现DOA估计。数值仿真表明,与传统MUSIC、MC‑MUSIC和RTM算法相比,所提算法能较好抑制非均匀噪声影响,且相干条件下具有较好的DOA估计性能。
技术领域
本发明属于信号处理领域,具体涉及一种在相干信号及非均匀噪声下提高 DOA估计性能的方法。
背景技术
在雷达、声呐、移动通信、地震传感和水下检测等领域,波达方向角(direction ofarrival,DOA)估计一直是热门研究方向之一,受到广泛关注。在众多DOA估计方法中,如多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)等子空间类算法,可显著提高DOA的估计性能,具有较高的估计精度和分辨力。然而,在相干信号和非均匀噪声条件下,由于信号协方差矩阵秩亏及其主对角元素的非均匀性导致协方差矩阵特征空间的主特征矢量无法张成整个信号空间,从而导致基于子空间的DOA估计算法性能显著下降。为改善非均匀噪声下DOA估计性能。Liao B等人提出一种基于矩阵补全的DOA估计方法,该算法首先基于矩阵补全理论将协方差矩阵重构为无噪声信号协方差矩阵以抑制非均匀噪声的影响,而后通过传统MUSIC算法实现DOA估计,但是该算法没有考虑相干信号对DOA估计性能的影响。
近年来,随着DOA估计研究的不断深入,众多相干信号和非均匀噪声条件下DOA估计算法相继被提出。董等人基于传统空间平滑理论提出一种改进的空间平滑算法,该算法首先将子阵输出的自相关矩阵进行互相关,而后基于前后向互相关矩阵的均值获得较好的信号空间谱估计,然而,该算法没有考虑非均匀复高斯噪声的情况,且由于将阵列分成若干子阵,使得阵列孔径减小,进而降低了算法分辨率,从而限制了该算法的应用。Liao B等人提出一种协方差矩阵秩迹最小化(rank and trace minimization,RTM)算法,该算法利用协方差矩阵低秩特性将无噪声协方差矩阵低秩问题转化为噪声功率最大化问题,以此求得未知非均匀噪声功率,而后利用接收信号和非均匀噪声协方差矩阵之差实现 DOA估计,然而,信号相干条件下,由于接收信号协方差矩阵秩进一步降低,可能导致算法所得协方差矩阵秩低于真实值,从而无法保证该算法DOA估计性能。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提出一种基于空间平滑的协方差矩阵秩最小化DOA估计方法,以解决在相干信号和非均匀噪声条件下DOA估计算法性能下降的问题。
本发明为解决其技术问题所采用的技术方案为提出基于空间平滑的协方差矩阵秩最小化DOA估计方法。包括如下步骤:
第一步:建立接收信号模型
考虑入射角度为{θ1,θ2,…,θL}的L个远场窄带信号入射至一个具有M 个阵元的均匀线性阵列,则t时刻的阵列输出信号模型可表示为:
其中,x(t)为接收信号矢量,为第l个信源的阵列导向矢量,α=2πdsin(θl)/λ为相邻阵元之间的相位差,d和λ分别为阵元间距和信号波长,通常d≤λ/2,n(t)=[n1(t),n1(t),…,nM(t)]为互不相关的非均匀高斯噪声,且n(t)~CN(0,Q),Q为非均匀噪声协方差功率矩阵,窄带信号sl(t)互不相关;
将式(1)接收信号模型进一步改写为:
x(t)=As(t)+n(t) (2)
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