一種陣元互耦條件下的低復(fù)雜度doa估計(jì)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及陣列信號(hào)處理領(lǐng)域，是一種波達(dá)方向（direction-of-arrival，D0A) 估計(jì)技術(shù)，尤其涉及一種陣元互耦條件下的低復(fù)雜度DOA估計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在DOA估計(jì)中，基于子空間分解的方法如多重信號(hào)分類(lèi)（MUSIC)算法和旋轉(zhuǎn)不變 子空間（ESPRIT)算法是使用非常廣泛的一類(lèi)算法。這類(lèi)方法基于陣列流型已知的假設(shè)，但 是在實(shí)際應(yīng)用中，陣列流型會(huì)受到陣元間的相互作用，也就是互耦效應(yīng)的影響。當(dāng)互耦信息 已知時(shí)，可以進(jìn)行陣列校正，從而消除互耦效應(yīng)的影響，否則，互耦會(huì)使這些基于子空間分 解的方法的性能?chē)?yán)重惡化。
[0003] 陣列校正方法通?？煞譃橛性葱Ｕ妥孕Ｕ齼深?lèi)，其中自校正方法因不需要輔助 信源，可以在線估計(jì)，估計(jì)精度高等優(yōu)點(diǎn)，成為研究的熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[1]中提出了利用輔助陣 元的自校正方法。該方法在均勻線陣的兩端放置輔助陣元，利用中間的子陣列的接收數(shù)據(jù)， 直接使用MUSIC算法進(jìn)行DOA估計(jì)，隨后利用子空間的正交性估計(jì)出互耦系數(shù)，構(gòu)造互耦矩 陣，再次進(jìn)行DOA估計(jì)以提高估計(jì)精度。而文獻(xiàn)[2]中提出了基于導(dǎo)向矢量參數(shù)化的方法。 該方法利用均勻線陣互耦矩陣的Toeplitz特性以及基于秩損的方法消除互耦的影響。由 于沒(méi)有陣列孔徑的損失，該方法性能優(yōu)于前一種方法。
[0004] 目前提出的大部分陣列自校正算法，包括上述兩種算法都需要對(duì)接收信號(hào)的協(xié)方 差矩陣進(jìn)行特征分解，最后通過(guò)譜峰搜索來(lái)得到角度，這兩個(gè)步驟都會(huì)導(dǎo)致很高的計(jì)算復(fù) 雜度。
[0005] 已有的降低計(jì)算復(fù)雜度的算法，如文獻(xiàn)[3]中提出的一種傳播算子法，該方法不 需要對(duì)接收信號(hào)的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，但是在低信噪比下，該算法的性能比較差。文 獻(xiàn)[4]中提出了求根MUSIC算法，該算法是用求多項(xiàng)式根的方法來(lái)替代MUSIC算法中的譜 峰搜索。傳播算子法和求根MUSIC算法都能顯著降低計(jì)算量，但是都未考慮互耦效應(yīng)。
[0006] [1]Ye Z, Liu C. On the resiliency of MUSIC direction finding against antenna sensor coupling[J] · IEEE Transactions on Antennas and Propagati on, 2008, 56(2) :371-380.
[0007] [2]Liao B, Zhang Z G, Chan S C. DOA estimation and tracking of ULAs with mutual coupling[J]. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2012, 48(I):891-905.
[0008] [3]Marcos S, Marsal A, Benidir M. The propagator method for source bearing estimation[J]. Signal Processing, 1995, 42 (2):121-138.
[0009] [4] Barabe 11 A. Improving the resolution performance of eigenstructure-based direction-finding algorithms[C]. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1983, 8:336-339.

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明提供了一種陣元互耦條件下的低復(fù)雜度DOA估計(jì)方法，本發(fā)明解決了現(xiàn)有 算法復(fù)雜度較高的缺點(diǎn)，并且具有較高的估計(jì)準(zhǔn)確度，詳見(jiàn)下文描述：
[0011] 一種陣元互耦條件下的低復(fù)雜度DOA估計(jì)方法，所述方法包括以下步驟：
[0012] 在未知陣元互耦情況下對(duì)DOA進(jìn)行估計(jì)，獲取信號(hào)估計(jì)角度；
[0013] 通過(guò)信號(hào)估計(jì)角度估計(jì)互耦系數(shù)；
[0014] 通過(guò)互耦系數(shù)，構(gòu)造互耦矩陣，獲取信號(hào)估計(jì)角度的精確值。
[0015] 所述在未知陣元互耦情況下對(duì)DOA進(jìn)行估計(jì)，獲取信號(hào)估計(jì)角度的步驟具體為：
[0016] 計(jì)算接收信號(hào)的協(xié)方差矩陣：
[0017] 將協(xié)方差矩陣分割為兩個(gè)子矩陣，其中G表示前K'列構(gòu)成的矩陣，H表示后 (Ν-Γ )列構(gòu)成的矩陣，計(jì)算傳播算子矩陣；
[0018] 定義矩陣D，其前Γ行等于傳播算子矩陣，后（Ν-Γ )行等于-IN_K;，其中IN_K;表 示（Ν-Γ ) X (Ν-Γ )的單位矩陣，對(duì)矩陣D正交化，計(jì)算矩陣D。= D (D hD)_1/2;
[0019] 通過(guò)矩陣D。，構(gòu)造以z為參數(shù)的多項(xiàng)式；
[0020] 通過(guò)
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種陣元互耦條件下的低復(fù)雜度DOA估計(jì)方法，其特征在于，所述方法包括以下步 驟： 在未知陣元互耦情況下對(duì)DOA進(jìn)行估計(jì)，獲取信號(hào)估計(jì)角度； 通過(guò)信號(hào)估計(jì)角度估計(jì)互耦系數(shù)； 通過(guò)互耦系數(shù)，構(gòu)造互耦矩陣，獲取信號(hào)估計(jì)角度的精確值。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種陣元互耦條件下的低復(fù)雜度DOA估計(jì)方法，其特征在于， 所述在未知陣元互耦情況下對(duì)DOA進(jìn)行估計(jì)，獲取信號(hào)估計(jì)角度的步驟具體為： 計(jì)算接收信號(hào)的協(xié)方差矩陣： 將協(xié)方差矩陣分割為兩個(gè)子矩陣，其中G表示前Γ列構(gòu)成的矩陣，H表示后（Ν-Γ ) 列構(gòu)成的矩陣，計(jì)算傳播算子矩陣； 定義矩陣D，其前Γ行等于傳播算子矩陣，后（Ν-Γ )行等于-IN_K;，其中IN_K;表示 (Ν-Γ ) X (Ν-Γ )的單位矩陣，對(duì)矩陣D正交化，計(jì)算矩陣D。= D (D hD) _1/2; 通過(guò)矩陣D。，構(gòu)造以z為參數(shù)的多項(xiàng)式； 通過(guò)式nrcsiiV^argd))灸=1二·,[，獲取信號(hào)估計(jì)角度，其中arg(·)表示求復(fù) 2nd 數(shù)的相角。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種陣元互耦條件下的低復(fù)雜度DOA估計(jì)方法，其特征在于， 所述通過(guò)互耦系數(shù)，構(gòu)造互耦矩陣，獲取信號(hào)估計(jì)角度的精確值的步驟具體為： 利用求得的互耦系數(shù)，構(gòu)造互耦矩陣C ; 定義以z為參數(shù)的矢量p (z) = [1，z，z2,…，Zm]，構(gòu)造以z為參數(shù)的多項(xiàng)式，求出多項(xiàng) 式L^(Z)的所有根，從中找出位于單位圓內(nèi)的且最接近單位圓的K個(gè)根％ ; 通過(guò)么，獲取信號(hào)估計(jì)角度的精確值。 2nd
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種陣元互耦條件下的低復(fù)雜度DOA估計(jì)方法，所述方法包括以下步驟：在未知陣元互耦情況下對(duì)DOA進(jìn)行估計(jì)，獲取信號(hào)估計(jì)角度；通過(guò)信號(hào)估計(jì)角度估計(jì)互耦系數(shù)；通過(guò)互耦系數(shù)，構(gòu)造互耦矩陣，獲取信號(hào)估計(jì)角度的精確值。本發(fā)明在不造成較大性能損失的前提下，顯著降低了計(jì)算復(fù)雜度，促進(jìn)陣列自校正算法走向?qū)嶋H應(yīng)用。
【IPC分類(lèi)】G01S3-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104730489
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510063473
【發(fā)明人】侯春萍, 吳晗, 陳華, 汪清, 趙曉楠
【申請(qǐng)人】天津大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年6月24日
【申請(qǐng)日】2015年2月6日