[发明专利]一种基于冲激响应压缩感知的密集多径信号角度估计方法

权利要求书

1.一种基于冲激响应压缩感知的密集多径信号角度估计方法，其特征在于，选择长度为N的伪随机序列作为基带探测信号p(t)，确定空间信道冲激响应模型h(t)，生成具有M个相同阵元的均匀线性排列的接收阵列天线，确定天线阵列在第l条径下的导向矢量a(θ_l)；对第1个至第M个接收天线振子的接收信号，将接收信号y_m(t)与一个标准的本地伪随机序列p(t)做滑动相关得到观测冲激响应进行离散化处理得到观测冲激响应矩阵分别求取空间信道的第1～L条有效径的冲激响应协方差矩阵计算观测冲激响应矩阵的步骤如下：

S201、对天线振子的输出信号进行解调、低通滤波后，得到基带接收信号y_m(t)；

S202、将接收探测信号y_m(t)与一个标准的本地伪随机序列p(t)做滑动相关，即可得到观测冲激响应

S203、将观测冲激响应离散化，得到M×L的观测信道冲激响应

S204、对于第1个至第M个接收天线振子的接收信号都执行以上步骤，得到对应观测冲激响应矢量，分别表示为

构建用于稀疏重构的冗余字典，求解b_m,l,SV稀疏向量构成角度空间谱，其中的大值对应的角度为第l径中的相干径波达角度；

空间信道包含L条多径，且由于相干径的存在，τ_l时延内包含多条相干径，对于经过τ_l时延入射的多径信号，波达角估计步骤如下：

S301、取出观测冲激响应矩阵的第l列表示为向量求的协方差矩阵

S302、基于多径信号空域的稀疏性，将空域均匀划分成划分为N个方向，每个方向对应着一条潜在径；

S303、将进行SVD分解如下：

其中，U_SV是M×k′_l维矩阵，对应着假设的信号子空间，包含了信号中的主要信息；U_NV是M×(M-k′_l)维矩阵，对应着假设噪声子空间；

求解降维后的如下：

其中，B_l,SV为角度对应的稀疏矩阵，N_l,SV为对应的噪声；

S304、基于线性约束与二阶锥规划对B_l,SV进行求解，确定最终目标函数以及依赖条件；

最终目标函数以及依赖条件如下：

其中，q为优化的目标变量，为残差，b_i,l,SV为稀疏解，为信号子空间，B_k,l,SV为稀疏矩阵

S305、对空间信道的第1～L条有效径，分别执行以上步骤，即可得到它们的波达角估计值θ₁,θ₂,…,θ_L。

2.根据权利要求1所述的基于冲激响应压缩感知的密集多径信号角度估计方法，其特征在于，基带探测信号p(t)，其表达式为：

其中，t表示时间，是单位矩形脉冲函数，信号宽度是T_b；

设传播环境中包含L条多径信号，其空间信道冲激响应模型h(t)表示如下：

其中，θ为入射角度，θ_l是第l条径的入射角度，是第l条径在信道下的复响应，τ_l是对应的时延。