[发明专利]一种面向大规模天线的快速MUSIC谱分解方法、装置及设备

权利要求书

1.一种面向大规模天线的快速MUSIC谱分解方法，其特征在于，包括：

接收信号X，根据所述信号X估计高维自相关矩阵R；

对所述高维自相关矩阵R进行骨架提取得到低维表征矩阵C；

确定低秩矩阵Y，根据所述C和Y得到所述高维自相关矩阵R的低维近似分解CY，通过对所述低维近似分解CY进行SVD分解获得所述高维自相关矩阵R的SVD近似分解

利用所述高维自相关矩阵R的SVD近似分解构造信号空间K，利用所述信号空间K估计空间谱P(θ)，根据所述空间谱P(θ)进行目标信号检测与估计。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号X可表示为

X＝AB+E

其中，E＝[e₁(t) e₂(t) … e_K(t)]^T为M×N维独立同分布的噪声矩阵，e₁(t) e₂(t) …e_K(t)为K个目标的回波信号中的叠加噪声信号，A＝[a(θ₁) a(θ₂) … a(θ_k)]^T为M×K维方向矢量矩阵，a(θ₁) a(θ₂) … a(θ_k)为K个目标的方向矢量，B为目标信号矩阵；

所述根据所述信号X估计高维自相关矩阵R，包括：

根据所述信号X估计计算所述高维自相关矩阵R＝XX^H，其中X与X^H互为共轭。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述低维表征矩阵其中为复数空间，S为等效提取矩阵，所述等效提取矩阵S的特点包括：

每一行元素有且只有1个非零值，且所述非零值位置随机分布于s长度中；

所述非零值以等概率取值{+1,-1}。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算得到低秩矩阵Y，包括：

通过构造第一辅助低维骨架矩阵W和第二辅助低维骨架矩阵Z计算得到所述低秩矩阵Y，所述第一辅助低维骨架矩阵W和第二辅助低维骨架矩阵Z通过构造一个骨架抽取矩阵P计算得到，所述骨架抽取矩阵P由矩阵P_S和矩阵P_G组成。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一辅助低维骨架矩阵W依照所述骨架抽取矩阵P选择所述低维表征矩阵C的p行进行构造。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二辅助低维骨架矩阵Z依照所述骨架抽取矩阵P选择所述高维自相关矩阵R的p行进行构造；所述矩阵P_G每个元素服从独立同分布高斯分布，并作归一化处理。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到所述高维自相关矩阵R的低维近似分解CY，通过对所述低维近似分解CY进行SVD分解获得所述高维自相关矩阵R的SVD近似分解包括：

根据所述低维表征矩阵C和所述低秩矩阵Y得到所述低维近似分解CY，通过定义矩阵Q_WZ、矩阵和矩阵根据所述矩阵Q_WZ、矩阵和矩阵得到所述高维自相关矩阵R的SVD近似分解其中U为所述矩阵Q_WZ的第一K阶SVD分解矩阵，Σ为所述矩阵Q_WZ的第二K阶SVD分解矩阵，V为所述矩阵Q_WZ的第三K阶SVD分解矩阵，V’为所述矩阵的SVD分解，为所述矩阵的转置矩阵。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号空间K划分为信号子空间和噪声子空间，通过所述信号子空间和噪声子空间中的任意一个估计所述空间谱P(θ)。