[发明专利]基于压缩感知和遗传算法的均匀圆阵解调二维相干信号方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于压缩感知和遗传算法的均匀圆阵解调二维相干信号方法及系统。方法包括：均匀圆阵接收数据得到Ux‑Uy坐标下压缩感知的波达方向估计模型；利用SVD分解方法分解阵列接收数据矩阵实现数据的降维处理；利用Ux‑Uy坐标系下构建的感知矩阵进行正交匹配追踪算法(OMP)计算出目标的大致角度；最后对估计出的目标角度进一步利用改进的适应于所有情况的谱峰搜索公式通过遗传算法进行谱峰搜索，精确的计算出目标的方位角度，得到目标的水平角和俯仰角信息。本发明结合压缩感知和遗传算法实现均匀圆阵解调二维相干信号，解决了均匀圆阵压缩感知DOA估计精度不足的问题，能够实现高精度的均匀圆阵二维相干信号解调。

技术领域

本发明属于阵列信号处理领域，具体涉及LFMCW阵列雷达的到达角估计领域，特别涉及一种基于压缩感知和遗传算法的均匀圆阵解调二维相干信号方法(CS-DOA-GA)及系统。

背景技术

MUSIC算法等DOA估计算法往往要求信源之间是不相干的，但实际的环境中，由于多径传播以及电磁干扰等原因，信源之间可能出现相干的情况，这会导致高分辨力的谱估计方法如MUSIC算法、ESPRIT算法等因为阵列接收信号的协方差矩阵的秩的下降，在相干信源的信号环境下测向性能很差，甚至出现测向错误。目前常见的解相干方法主要分为两大类，一是降维处理，二是非降维处理。对于降维处理的算法，主要包括了空间平滑算法(如文献李朋.LFMCW汽车防撞雷达信号处理及硬件实现[D].成都：电子科技大学，2016.)和基于矩阵重构的解相干算法(如文献高世伟,保铮.利用数据矩阵分解实现对空间相关信号源的超分辨处理[J].通信学报,1988(1):6-15.)，这类算法虽然能够实现解相干的目的，但是由于是对数据协方差矩阵进行降维处理，导致阵列孔径损失，阵列数据的利用率不高，而且也只适用于均匀线阵。另一类非降维处理的算法主要包括频域平滑算法、Toeplitz方法，以及虚拟阵列变换法。这类算法相比于降维处理算法的优点在于没有阵列孔径损失，但是这类算法针对的往往是特定的环境和阵列结构，比如宽带信号、非等距阵列和移动阵列等。

当前比较成熟的解相干算法主要还是建立在线阵的基础之上的，对于均匀圆阵，由于其结构的特殊性，导向矢量不满足范德蒙结构，因此上面两类解相干算法并不能直接用于均匀圆阵。为了能够将这些算法运用于均匀圆阵，可以利用模式空间变换方法(EigesR,Griffiths H D.Sectoral phase-mode beams from circular arrays[C]//Antennasand Propagation,1993.Eighth International Conference on.IET,1993.)将均匀圆阵的阵列流型矩阵转化为虚拟线阵形式，阵列流型矩阵转化为虚拟线阵形式后的圆阵，不但能采用空间平滑算法对相干信源进行测向，还能应用很多基于均匀线阵的测向性能优良的算法。但是该方法只能实现均匀圆阵一维的相干信号解调，对于需要同时实现水平角和俯仰角估计的情况并不适用。

压缩感知和稀疏表示理论是进入21世纪以来信号处理领域最重要的理论技术之一。相比于传统的算法，它为DOA估计提供了一种新的思路。该理论表示只要信号能够表现稀疏特性，那么就能够用重构算法恢复出原始信号，因此只要对入射信号的目标空间进行某种划分使其满足稀疏特性，就能无需任何预处理便可实现对相干信号的解调估计。当前基于压缩感知的DOA估计方法已经有了较多的研究，但主要还是集中在线阵的阵列结构。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的问题，提供一种对均匀圆阵解调二维相干信号问题的新方法，实现均匀圆阵正确的解调出二维相干信号，估算出各个相干信号正确的来波方向角度。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于压缩感知和遗传算法的均匀圆阵解调二维相干信号方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，均匀圆阵接收数据，获取其Ux-Uy坐标系下压缩感知的DOA估计模型；

步骤2，对均匀圆阵接收的数据矩阵进行SVD分解，实现降维处理；