一種基于壓縮感知的空域小樣本的天線陣列校正方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及天線陣列校正技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 早期的陣列校正是通過(guò)對(duì)陣列流型直接進(jìn)行離散測(cè)量、內(nèi)插、存儲(chǔ)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，但這 些方法實(shí)現(xiàn)代價(jià)較大且效果不太明顯。因此，20世紀(jì)90年代以后人們通過(guò)對(duì)陣列擾動(dòng)進(jìn)行 建模，將陣列誤差校正逐漸轉(zhuǎn)化為一參數(shù)估計(jì)問(wèn)題。參數(shù)類的陣列校正方法通常可以分為 有源校正類和自校正類，但是這些方法很難對(duì)多種形式的誤差進(jìn)行統(tǒng)一校正。
[0003] 在實(shí)際工程應(yīng)用中通常遇到的陣列誤差形式有：陣元方向圖誤差、陣元通道幅相 誤差、陣元互耦以及陣元位置誤差等。
[0004] 在文獻(xiàn)[1]M. Landmann，A. Richter, and R. S. Thoma，"DoA resolution limits in MIMO channel sounding, '，in International Symposium on Antennas and Propagation and USNC/URSI National Radio Science Meeting, 2004 中，提出了有效孔徑分布函數(shù) (EADF，Effective Aperture Distribution Function)的天線陣列校正的方法。
[0005] 在文獻(xiàn)[2]Μ· Costa, A. Richter, and V. Koivunen，"Low complexity azimuth and elevation estimation for arbitrary array configurations,'，in Proc. IEEE Int. Conf.Acoust. Speech Signal Process, pp. 2185 - 2188, 2009 中，對(duì)文獻(xiàn)[1]天線校正方法 進(jìn)行了改進(jìn)。該文獻(xiàn)假設(shè)有P個(gè)非相干窄帶信號(hào)源，1個(gè)有N個(gè)傳感器的陣列，各個(gè)傳感器 的俯仰角和方位角參數(shù)如下：（θ，Φ) = {(0^ φ}..，（θρ，φρ)}，其中Θ為傳感器的俯 仰角且滿足Θ e [0，180° ]，Φ為方位角且滿足Φ e [0,360° )，那么，獲得的數(shù)據(jù)可由 下式給出：X = A( θ，φ) S+Ν，其中A(乂#) eCam5代表陣列流型（也可稱為導(dǎo)向向量）矩陣， S e 是信號(hào)矩陣，N eCava'代表測(cè)量噪聲，該噪聲是二階遍歷零均值高斯白噪聲，C表 示一個(gè)復(fù)數(shù)集合，N表示陣列的天線數(shù)，P表示信源個(gè)數(shù)，K表示接收的快柏?cái)?shù)：
[0006] 假設(shè)從測(cè)量矩陣所得的陣列流形如下
其中
分別代表測(cè)量時(shí)的俯仰角、 方位角的角度參數(shù)，Αη(θ。，φ。）代表測(cè)量的陣列流型矩陣，Qe表示一個(gè)俯仰角上的采樣點(diǎn) 總數(shù)，Qa表示表示一個(gè)方位角上的采樣點(diǎn)總數(shù)，.Ei表示實(shí)數(shù)集合。
[0007] 作者將目標(biāo)在二維空域上進(jìn)行分害U，俯仰角和方位角各自均分為60點(diǎn) 即I= Qa= 60進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，共進(jìn)行60X60 = 3600次數(shù)據(jù)采集，獲得陣列流型 Α,(Θ,鼻eC(Hxa，由于Θ e [0，180° ]，不是以360°為周期的，不符合FFT的要求，因 此需要周期化。
[0008] 為滿足FFT的要求，矩陣Αη(θε，φ。）平移180°再翻轉(zhuǎn)，并截掉首尾兩行，得到 矩陣A:(K) 5將矩陣Αη(θ。，φ J和Α；；說(shuō)4)重疊，構(gòu)造出如下矩陣：
[0010] 獲得N個(gè)傳感器的二維有效孔徑分布函數(shù)（2-D EADF，Effective Aperture Distribution Function)后，可以將陣列流型模型a(9，φ)寫(xiě)作如下式：a(9，φ)=
rd(0，φ)+ε (Me，Ma)，其中Γ為采樣矩陣
[0011] d( Θ，φ)表示方位角和俯仰角位置矩陣，ε ()代表模型誤差，|^表示俯仰角上的 模型數(shù)，13表示方位角上的模型數(shù)，采樣矩陣Γ中包含了天線陣列的陣元互耦誤差、陣元位 置誤差、陣元通道福相誤差、陣元方向圖誤差等信息。
[0014] ?代表矩陣的Kronecker積運(yùn)算，vec表示將矩陣G中所有的列向量堆成一個(gè)列 向量，G n表示第η根天線對(duì)應(yīng)的采樣矩陣，η的范圍1彡η彡N。
[0015] 從以上步驟可以看出，在數(shù)據(jù)采集的時(shí)候需要進(jìn)行QeXQJc，當(dāng)目標(biāo)二維空域非 常大或者需要測(cè)量精度較高時(shí)，該測(cè)量次數(shù)會(huì)相當(dāng)大，在采集數(shù)據(jù)時(shí)耗費(fèi)人力物力。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0016] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是，復(fù)雜度更低的天線陣列校正方法。
[0017] 本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是，一種基于壓縮感知的空域小樣 本的天線陣列校正方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0018] 步驟1、固定一個(gè)遠(yuǎn)場(chǎng)信號(hào)發(fā)射源，以指定的頻率f向可旋轉(zhuǎn)天線平臺(tái)發(fā)射正弦波 信號(hào)；
[0019] 步驟2、可旋轉(zhuǎn)天線平臺(tái)包含1個(gè)由N個(gè)傳感器組成的列陣，可旋轉(zhuǎn)天線平臺(tái)在指 定范圍內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生第q組俯仰角Θ和方位角φ的位置數(shù)據(jù)（0 q，（J)q)，并將陣列旋轉(zhuǎn)到位 置（9q，Φ)，俯仰角 Θ e [0, 180° ]，方位角 Φ e [0,360° );
[0020] 步驟3、可旋轉(zhuǎn)天線平臺(tái)旋轉(zhuǎn)到位置（0q，（J)q)后，打開(kāi)N路陣列接收通道，采樣K 個(gè)信號(hào)快拍，進(jìn)行1次計(jì)算得到陣列流型向量
其中 X (k，0q，（J)q)為天線陣列在第q個(gè)隨機(jī)位置（0q，（J) q)處采樣的第k個(gè)快拍數(shù)據(jù)，s (k)代 表信號(hào)源發(fā)射的正弦波信號(hào)，代表復(fù)共輒；
[0021] 步驟4、判斷陣列流型向量計(jì)算次數(shù)是否累計(jì)達(dá)到Q次，如否，返回步驟2,如是，進(jìn) 入步驟5 ;Q大于等于
表示現(xiàn)有天線陣列校正需要的采樣點(diǎn)總數(shù)，Qall與天線陣 列的孔徑大小相關(guān)，孔徑越大則Qall越大。
[0022] 步驟5、利用Q個(gè)陣列流型向量采用壓縮感知算法恢復(fù)采樣矩陣G完成天線校正。
[0023] 本發(fā)明利用天線陣列流型在時(shí)域上的稀疏性，在空域收集少量樣本即可精確恢復(fù) 出陣列流型模型，完成天線校正。
[0024] 本發(fā)明的有益效果是，本發(fā)明的天線校正方法實(shí)際采樣點(diǎn)僅是現(xiàn)有方法的約 20%，能夠顯著地降低校正天線陣列所需的空域采樣點(diǎn)，減少校正陣列的工作量，而且適用 于普通平面天線陣列和共形天線，應(yīng)用范圍較廣。
【附圖說(shuō)明】
[0025] 圖1為本發(fā)明方法的流程圖。
[0026] 圖2為本發(fā)明具體實(shí)施的仿真效果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0027] 天線陣列校正方法，包括如下步驟：