[发明专利]一种基于稀疏阵幅相误差校正的无网格参数估计方法

说明书

本发明公开了一种基于稀疏阵幅相误差校正的无网格参数估计方法，其实现步骤是：接收端布设稀疏阵列；对存在阵元增益相位误差的稀疏阵的接收信号建模；构建采样协方差矩阵；通过矢量化计算虚拟差分共阵的输出信号；定义引入幅相误差参数的原子范数，构建用于目标方位估计的优化模型；通过对偶原子范数，转换原优化问题为其对偶问题；推导对偶问题的半正定规划形式；构建对偶多项式，通过谱峰搜索获得波达方向估计结果。此外，本发明在充分利用稀疏阵虚拟差分共阵提供扩展自由度和全部信息的基础上，通过定义新的原子范数抑制了阵元幅相误差的影响，解决了参数域离散化带来的网格不匹配问题，获得了高精度无网格方位估计结果。

技术领域

本发明属于阵列信号处理技术领域，涉及稀疏阵存在增益相位误差时，对入射信号波达方向的测定，具体的说是一种基于稀疏阵幅相误差校正的无网格参数估计方法。

背景技术

阵列信号处理在雷达、声纳、无线通信等军用和民用领域具有重要应用价值。传统基于均匀线阵的波达方向估计方法受物理阵元数限制，无法处理信源数多于传感器数(欠定)的情况。为了解决上述问题，稀疏阵被提出，通过虚拟差分共阵，利用较少数量的传感器即可获得更大的自由度，进而提高参数估计的精度。

传统基于稀疏阵的目标方位估计(Direction-of-arrival,DOA)方法如SS-MUSIC(C.L.Liu and P.P.Vaidyanathan,“Remarks on the spatial smoothing step incoarray music,”IEEE Signal Processing Letters,vol.22,no.9,pp.1438–1442,2015.)大多依赖于阵列导向向量的精确无偏条件。然而，在实际的工程应用中，由于制造水平以及老化速度的不同，每个传感器通道的增益和相位会受到随机误差的影响，这可能导致DOA估计性能下降甚至失败。

近年来一些适用于幅相校正的DOA估计算法被提出，主要分为有源校准和自校准两大类。有源校准通常需要额外的辅助传感器或已知位置的辅助信源，对实际工程环境要求较高，在很多情况下难以应用；而自校准不需要辅助传感器或信源，因此更有意义，例如基于特征值的算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性同时估计DOA和增益相位偏差参数，此类方法的缺点是不能应用于相关信源，对信噪比和快拍数有较高要求，且不能应用于稀疏阵结构；基于网格划分的稀疏重构类校正算法如基于STLS的方法(K.Han and P.Yang,“Calibrating nested sensor arrays with model errors,”Conference Record-Asilomar Conference on Signals,Systems and Computers,vol.2015,pp.368–372,Apr.2015.)、基于SBL的方法(R.Lu,M.Zhang,X.Liu,X.Chen,and A.Zhang,“Direction-of-arrival estimation via coarray with model errors,”IEEE Access,vol.PP,no.99,pp.1–1,2018.)克服了上述问题，但这些方法通常将被估计的参数限制在预先设定好的网格上，因此可能存在网格与目标不匹配的问题，如果通过设置更密集的网格克服失配问题，一方面会带来高计算量，另一方面相邻角度导向向量之间的相关性会导致估计性能的下降。