[发明专利]一种波达方向的估计方法、系统、智能终端及存储介质

说明书

本发明公开了一种波达方向的估计方法、系统、智能终端及存储介质，所述方法包括：天线阵列接收快拍数据；所述快拍数据为所述天线阵列对远场目标的入射信号的输出响应，所述入射信号为窄带信号；将接收到的所述快拍数据传输至比较器进行量化，得到量化后的测量数据；基于求解带约束的极大似然函数优化问题，对所述量化后的测量数据求解出低秩的无噪测量值，并得到对应的无噪方向矩阵数据；利用多重信号分类算法对所述无噪方向矩阵数据进行来波方向角的估计，并输出估计值。本发明既适用于1‑比特量化等低精度量化，也适用于高精度量化，且性能上也更具优势。

技术领域

本发明涉及矩阵数据处理技术领域，尤其涉及的是一种波达方向的估 计方法、系统、智能终端及存储介质。

背景技术

目前，智能设备一般通过麦克风阵列获取语音指令后，经信号处理后 再对语音指令进行识别，从而提高语音识别的准确率，主要涉及回声消除 技术、波达方向估计技术、波束形成技术和去混响技术等。

在阵列系统中，需要将现实世界中的模拟信号通过模数转换器 (Analog-to-Digital Converter,ADC)转换为数字信号进行处理，而ADC 的能耗与量化比特位数成指数关系，这便意味着越高的量化位数，在带来 更高的恢复精度的同时也将极大地提高硬件系统要求。特别地，随着大规 模天线阵列系统的兴起，高分辨率的ADC便显得不切实际了。因此，利用 低分辨率的ADC及相应的信号处理技术设计系统引起了广泛的研究兴趣。

因此，现有技术中提出了一些极限量化情况下的阵列信号处理方法。 如基于arcsine law的重构未量化协方差矩阵的波达方向 (Direction-of-Arrival,DOA)估计方法。其根据arcsine law(反正弦定 律)，将接收到的量化数据的协方差矩阵重构为归一化的未量化协方差矩 阵，从而使用经典的多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法估计DOA。以及基于1-比特压缩感知的DOA 估计方法，其利用信号在空间域的稀疏性，将DOA估计问题转化为稀疏信 号恢复问题。但是，现有技术中都只考虑了极限量化的情况，即量化位数 为1，而对于更一般的低量化精度的却并不适用。

因此，现有技术还有待改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种 波达方向的估计方法、系统、智能终端及存储介质，旨在解决现有技术的 在进行波达方向估计时，都只考虑了极限量化的情况，即量化位数为1，而 对于更一般的低量化精度的却并不适用的问题。

本发明解决问题所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种波达方向的估计方法，其中，所述 方法包括：

天线阵列接收快拍数据；所述快拍数据为所述天线阵列对远场目标的 入射信号的输出响应，所述入射信号为窄带信号；

将接收到的所述快拍数据传输至比较器进行量化，得到量化后的测量 数据；

基于求解带约束的极大似然函数优化问题，对所述量化后的测量数据 求解出低秩的无噪测量值，并得到对应的无噪方向矩阵数据；

利用多重信号分类算法对所述无噪方向矩阵数据进行来波方向角的估 计，并输出估计值。

在一种实施方式中，所述比较器为1比特量化器至8比特量化器中的任 意一个。

在一种实施方式中，所述对所述量化后的测量数据求解出低秩的无噪 测量值包括：

对实部的所述测量数据中的量化矩阵进行求解出所述低秩的无噪测量 值；

对虚部的所述测量数据中的量化矩阵转化到实部域进行求解所述低秩 的无噪测量值。