CN103698753A - 一种小型阵列的无源通道校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种小型阵列的无源通道校正方法，在一定信噪比要求下，由强回波特征分解后特征值的大小确定稳定可靠的单信源回波；利用单信源回波快拍数据估计通道幅度增益系数；利用已经过幅度校准的单信源海洋回波快拍数据与已知阵列信息估计通道相位误差系数，实现相位校正。本发明优势在于：不受回波中的船只回波干扰，多径效应等影响，对海洋回波的数据质量要求较低，使其更能适应雷达工作环境的改变，可长时间无间断工作；利用高强度强单信源特征的海洋回波，校正结果具有良好的精度与稳健性；运算量小，实时性强，能长期稳定工作；大大改善了雷达的应用灵活性；在提高探测性能的同时，大幅降低了雷达的研制成本和维护费用。

Description

一种小型阵列的无源通道校正方法

技术领域

本发明涉及一种小型阵列的无源通道校正方法，是利用高频地波雷达接收到的单信源海洋回波数据对平面阵列进行无源通道校正的方法。

背景技术

高频地波雷达（HF Ground Wave Radar）利用垂直极化高频电磁波在导电海洋表面绕射传播衰减小的特点和海洋表面对电波的一阶、二阶散射机制，实现超视距探测风场、浪场、流场等海洋动力学参数和舰船、飞机等海上移动目标。

由于雷达接收***中接收天线，模拟前端的增益不一致性，周围电磁环境的影响等因素，在实际的接收回波中各个通道之间的幅相特性存在差异，即称之为通道幅相误差。通道幅相误差使得波束形成算法与方位估计算法所采用的阵流型模型与实际不符，很小的误差也会使得这类算法的性能严重下降，是影响高频地波雷达探测性能的关键问题之一。

现有的校正方法主要有两类：有源校正方法与无源校正方法。有源校正方法通过在阵列

前方设置方位精确已知的辅助信源，通过雷达接收到的辅助信源回波与其已知方位信息获得通道幅相误差的校正。在无源校正方法中，通过根据某种优化函数对空间信源的方位与幅相误差进行联合估计，不需要方位信息已知的辅助信号源。相关方法在《空间谱估计理论与算法》（清华大学出版社2004年）中有详细阐述。

海态高频地波雷达阵列一般设置在岸边，如采用有源校正方法，则需在阵列前方的岛屿或船只上设置辅助信号源，成本高昂，设置与维护难度很大，且难以保证实时稳定工作。无源校正方法一般需要进行多次复杂的迭代运算，计算量较大，不一定保证实时性要求。且当初始幅相误差信息不足时，寻优算法极易收敛至局部最优，难以实用。

武汉大学电波传播实验室曾考虑使用海上已知天然或人工物体对雷达电波的反射信号作为校正信号。根据其已知的方位距离信息从回波中提取校正信号从而估计各通道的失配系数。其具体实施细节可参见中国发明专利“一种利用海洋回波进行阵列通道校正的方法”（专利号：CN03128238.5），“一种利用电离层回波进行高频雷达天线阵列通道校正的方法”（专利号：CN200610018271.5）和“一种多信道高频天波雷达接收通道校正***”（专利号：CN201120517053.2）。利用探测海域内的已知岛屿、灯塔和钻井平台等固定反射物或电离层直接发射回波，不需要考虑辅助信号源的设置与维护问题，可实现在线实时校正，具有一定的实用价值。但此二者实际为特殊的有源校正方法，应用范围和实际效果有限，不适用于无固定反射物的开阔海域，且仍受噪声干扰和船只回波，多径效应等不利因素的影响。

中国发明专利“一种基于非直线天线阵列的无源校正方法”（专利号：CN200610071360.6）

将天线阵列设置为含有平移不变阵元偶组的非直线形式，通过平移不变阵检测获得大量单信源回波，由这些回波获得通道的幅相误差系数，进而实现通道校正。通过构造最大似然代价函数，采用低维度局部最优的初始值逐步推进获得全局最优。但该方法需要将阵列设置成满足平移不变的形式，阵型设计上有限制。回波质量略低时，算法易收敛至局部最优，精度不高，这使得其结果在校正上实时性较差。

发明内容

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种小型阵列的无源通道校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，基于阵列模型的二阶统计特性，根据强回波特征分解的特征值大小确定稳定可靠的单信源回波；具体方法是：由强信噪比回波构造阵列接收自相关矩阵，进行特征分解后由特征值S关系确定单信源回波，当S₁/S₂≥S_i/S_i+1i=2…N时确定为单信源回波。

所述阵列接收自相关矩阵是由经过二次FFT变换得到的四维回波数据中，距离元与多普勒频率上独立的强信噪比海洋回波对应的阵列快拍自相关矩阵；

步骤2，利用各通道单信源回波快拍数据的能量和之比估计通道幅度增益系数，并根据估计的通道幅度增益系数对各通道单信源回波快拍数据进行幅度自校正；所述各通道单信源回波快拍数据是指在步骤1下所有单信源回波的阵列接收自相关矩阵中对应通道上的快拍数据。

需要说明的是：阵列自相矩阵有两个维度一个是通道，另一个为快拍。各个单信源回波都是如此，将对应的通道维度上的所有单信源快拍数据归并在一起就是“各通道单信源回波快拍数据”。

步骤3，利用步骤2中已经幅度校准后的单信源海洋回波快拍数据与已知阵列信息由通过线性的求优函数

的PSO全局优化搜索估计初始相位误差；其中，θ=[θ₁ θ₂ … θ_M]^T为所有信源的到达角，Φ=[Φ₁ Φ₂ … Φ_N]^T为相位误差系数，

为所有信源的导向矢量矩阵，

为估计的各个信源功率，λ为波长，(x_n,y_n)为第n个天线的坐标；

步骤4，由步骤3中估计的初始相位误差系数进行求和MUSIC代价函数的迭代优化搜索，实现相位高精度校正；具体是：利用步骤2中已幅度校正的单信源回波快拍数据，已知的阵列位置信息和步骤3中得到的全局优化搜索获得的初始相位误差，进行基于求和MUSIC函数的最优化相位误差系数估计，最优化结果基于公式：

通过该最优化求解实现相位自校正，其中U(θ_i)为单信源i的噪声矢量空间；其中，θ_i为第i个信源的到达角，a(θ_i)为第i个信源对应的导向矢量，Φ=[Φ₁ Φ₂ … Φ_N]^T为相位误差系数，

为待估相位误差对应的复矩阵。

在上述的一种小型阵列的无源通道校正方法，所述步骤2中，利用接收到的单信源回波快拍数据进行通道幅度增益系数的估计，各阵元的幅度增益系数直接由

进行估计，实现幅度自校正。（幅度自校正仅给出该公式就可以了吗？若是，需要补充该公式的参数定义）

在上述的一种小型阵列的无源通道校正方法，所述步骤3的具体方法包括以下子步骤：

步骤3.1、随机初始化各粒子的待估相位误差与到达角值P_i=[θ，Φ]和初始速度

迭代次数k=0，i为粒子数;

步骤3.2、由

计算各粒子代价函数值F_i;

步骤3.3、由当前粒子信息获得各粒子的遍历最优值O_i与粒子最优解

全局最优值O_d与全局最优解

步骤3.4、计算各粒子遍历搜索速度

对各个粒子进行待估参数的更新，基于以下公式：

$v_i^{k+1}={\mathrm{wv}}_i^k+c_1{r}_1(g_i^k-P_i^k)+c_2{r}_2(g_d^k-P_i^k);$

$P_i^{k+1}=P_i^k+v_i^{k+1};$

其中，w为原粒子速度权重，c₁，c₂分别为局部搜索速度与全局搜索速度权重，r₁，r₂为0到1之间的随机数；

在粒子位置遍历中为保证全局搜索的遍历性，限制粒子速度的大小不超过设定的阈值；

若κ满足对于大于该值的粒子速度采用下式方法限制粒子速度： $v_i^{k+1}=\frac{\mathrm{\κ}}{\left|v_i^{k+1}\right|}{v}_i^{k+1}$

步骤3.5、k=k+1，如果k<200则转至步骤2，否则以全局最优解g_d为输出，结束遍历。

在上述的一种小型阵列的无源通道校正方法，所述步骤4中，基于求和MUSIC代价函数的

最优化相位误差估计方法采用迭代收敛方法，其步骤如下：

步骤4.1，首先，在当前相位误差下进行DOA的估计，基于以下公式：

$P_m\left(\mathrm{\&theta;}\right)=\frac{1}{{\left|\right|U^H\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)\mathrm{Ca}\left(\mathrm{\&theta;}\right)\left|\right|}^2};$

其中，U(θ_i)为单信源i的噪声矢量空间，θ_i为第i个信源的到达角，a(θ_i)为第i个信源对应的导向矢量，Φ=[Φ₁ Φ₂ … Φ_N]^T为相位误差系数，

为待估相位误差对应的复矩阵；各独立信源的到达角由其MUSIC函数谱峰获得

步骤4.2，在获得步骤4.1中的DOA估计后进行相位误差Φ的估计，即采用高斯牛顿法的一阶形式进行局部最优搜索，基于以下公式：

其中，

B=[B(1)^T B(2)^T … B(M)^T]^T

B(i)=-U(θ_i)^Hdiag(jΦa(θ_i))

Z=[Z(1)^T Z(2)^T … Z(M)^T]^T；

Z(i)=U(θ_i)^HΦa(θ_i)

其中，Re为取实部运算，U(θ_i)为单信源m的噪声矢量空间，θ_i为第i个信源的到达角，a(θ_i)为第i个信源对应的导向矢量，Φ=[Φ₁ Φ₂ … Φ_N]^T为相位误差系数；由以上式确定的梯度方向获得当前最优相位估计值Φ′=Φ+μr(Φ)，其中步长μ由一维搜索确定；

步骤4.3，在步骤4.1，4.2的迭代方法下，更新当前代价函数值，基于以下公式：

$F\left({\mathrm{\&Phi;}}^{\&prime;}\right)=\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\left|\right|a^H\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)C^{H}U\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)\left|\right|}^2$

其中，U(θ_i)为单信源m的噪声矢量空间，θ_i为第i个信源的到达角，a(θ_i)为第i个信源对应的导向矢量，

为待估相位误差对应的复矩阵）

当代价函数值收敛时迭代搜索结束。

在上述的一种小型阵列的无源通道校正方法，还包括一个由估计的通道幅度增益系数与相位误差估计值对单信源强回波进行校准，由校准后DOA谱信噪比值大小自判决相位校准的可靠性的步骤，具体方法是：在获得了相位误差估计值后，对单信源回波数据进行通道幅相校正，并计算各信源的MUSIC谱信噪比，由其信噪比值大小判断幅相校准的可靠性。具体为：MUSIC谱信噪比值大于8dB的信源个数占70%以上时，判定校准有效；否则认为当次校准错误，该结果不可使用。

因此，本发明具有如下优点：完全不需要辅助信号源的存在，是一类真正的无源通道校正方法；各高强度回波信源个数判断准确可靠，受异常电磁环境影响小；对海洋回波的数据质量要求较低，最低可在10个左右的可靠高强度海洋回波下，获得高精度的幅相误差估计值，而且算法稳健，这点使其更能适应雷达工作环境的改变，可长时间无间断工作；本发明对平面阵列的设计无约束，在筛取单信源海洋回波方面采用的基于阵列模型的方法可获得可靠稳定的单信源回波；本发明在相位误差估计的方法上先采用了较低精度的快速算法获得预估相位误差，再使用高精度收敛算法获得较高精度的相位误差。算法结构简洁，计算量小，实时性强，校正结果精确稳健。

附图说明

图1是高频地波雷达工作原理图。

图2是高频地波雷达阵列接收信号模型图。

图3是相位误差估计算法流程图。

图4是采用本发明的方法校准前后的MUSIC空间谱估计曲线图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。图中，其中1为射频放大，2为本振信号，3为接收前端，4为混频器，5为数字接收机，6为解距离元FFT，7为二次滑窗FFT。

实施例：

以下结合附图与实施例，对本发明作更加详细的说明。

步骤1，基于阵列模型的二阶统计特性，根据强回波特征分解的特征值大小确定稳定可靠的单信源回波；具体方法是：由强信噪比回波构造阵列接收自相关矩阵，进行特征分解后由特征值S关系确定单信源回波，当S₁/S₂≥S_i/S_i+1i=2…N时确定为单信源回波。

1.信号模型。

高频地波雷达采用线性调频中断连续波（FMICW）体制。在该波形体制下，海洋回波进入接收机后，经下混频，数字接收，和一次FFT可实现海洋回波数据的距离元分离，再由二次FFT可获得距离—多普勒二维回波谱（如图1所示）。

在一定短时相干积累的海洋回波中，通过一定重叠步长的滑窗FFT可获得距离-多普勒频率上分离，大量且稳健的海洋回波快拍数据。如图2所示，设平面阵列的阵元i位置坐标为(x_i,y_i)(i=1…N),则在第t个快拍时阵列上接收到的第i个单信源回波可用如下模型进行描述：

X_t=GC（AS_t+N_t）

G=diag(g₁ g₂ … g_N)

$C=\mathrm{diag}\left(\begin{array}{cccc}{e}^{{\mathrm{j\&Phi;}}_1}& e^{{\mathrm{j\&Phi;}}_2}& ...& e^{j{\mathrm{\&Phi;}}_N}\end{array}\right)$

$A={\left[\begin{array}{cccc}{e}^{j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}(x_1\sin {\mathrm{\&theta;}}_i+y_1{\cos \mathrm{\&theta;}}_i)}& e^{j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}(x_2{\sin \mathrm{\&theta;}}_i+y_2{\cos \mathrm{\&theta;}}_i)}& ...& e^{j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{\mathrm{\&lambda;}}(x_N{\sin \mathrm{\&theta;}}_i+y_N{\cos \mathrm{\&theta;}}_i)}\end{array}\right]}^T$

G为幅度增益系数矩阵，C为相位误差矩阵，diag表示向量对角化运算，A为回波i在阵列上对应的导向矢量，S_t为阵列接收到的原始回波，N_t为与信号不相关的加性噪声。

2.基于空间谱估计理论的单信源回波提取。

由阵列模型的二阶统计特性可知阵列接收信号经特征分解有如下形式

$R_x=X_t{X}_t^H={\mathrm{USU}}^H$

其中S=diag(λ₁ λ₂ … λ_N)，λ₁>λ₂>…λ_M>λ_M+1=λ_M+2=…=λ_N,M为不相干信源个数，N为阵元个数，由上式可知经特征分解，信号子空间与噪声子空间得以确定，λ_i,i=1…M为各不相干信源功率，λ_j(j=M+1…N)为噪声功率。定义：对于距离频率谱上的分离的各个海洋回波都可获得该序列值。在保证一定信噪比情况下，对于单信源数据，max[Y_i]=Y₁，且其值将较大，反映了此时单信源的回波质量情况，该值越大，表明该回波在相干积累时间内稳定可靠。而在多信源数据下，由于各信源之间的功率比远小于信号与噪声的功率比，此时max[Y_i]≠Y₁，由此可直观快速的确定单信源回波信号。

步骤2，利用各通道单信源回波快拍数据的能量和之比估计通道幅度增益系数，并根据估计的通道幅度增益系数对各通道单信源回波快拍数据进行幅度自校正；所述各通道单信源回波快拍数据是指在步骤1下所有单信源回波的阵列接收自相关矩阵中对应通道上的快拍数据。

1.通道幅度校正。

各阵元的幅度增益系数可直接由

${\hat{g}}_i=\sqrt{\underset{l}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{t}{\mathrm{\&Sigma;}}{\left|X_i(t,l)\right|}^2/\underset{l}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{t}{\mathrm{\&Sigma;}}{\left|X_1(t,l)\right|}^2}$

进行计算，即以各通道接收到的单信源回波各快拍下的能量和为参考计算幅度增益系数。

2.通道相位校正。

当阵列经过幅度校正后，各阵列上接收到的单信源回波模型简化为

X_t=C（AS_t+N_t）

采用高维度下的PSO算法进行相位误差初值预估，由该预估结果进行求和MUSIC的最优估计获得准确的相位误差估计。全局优化获得有效相位误差预估与较高精度相位误差估计算法结合技术可保证无源校正的实时性与可靠性。

步骤3，利用步骤2中已经幅度校准后的单信源海洋回波快拍数据与已知阵列信息由通过线性的求优函数

的PSO全局优化搜索估计初始相位误差；其中，θ=[θ₁ θ₂ … θ_M]^T为所有信源的到达角，Φ=[Φ₁ Φ₂ … Φ_N]^T为相位误差系数，

为所有信源的导向矢量矩阵，

为估计的各个信源功率，λ为波长，(x_n,y_n)为第n个天线的坐标；

1.基于粒子群算法的全局搜索相位误差预估技术

在此步骤中对预估获得的相位误差并不做严格的精度要求，因此在计算量与算法复杂度上可选择较为简单快速的最大似然法代价函数

仅需获得相位误差作为结果，使用100个粒子左右在200次全局优化次数内进行全局PSO最优搜索。此时的粒子数虽然并不足够遍历整个搜索定义域，但在全局优化的遍历方式下，可有效的避免陷入局部最优。

基本步骤如图3所示：

1)随机初始化各粒子的待估相位误差与到达角值P_i=[θ，Φ]和初始速度i为粒子数，;

2)由

计算各粒子代价函数值F_i;

3)由当前粒子信息获得各粒子的遍历最优值O_i与粒子最优解

全局最优值O_d与全局最优解

4)计算各粒子遍历搜索速度

对各个粒子进行待估参数的更新，

$v_i^{k+1}={\mathrm{wv}}_i^k+c_1{r}_1(g_i^k-P_i^k)+c_2{r}_2(g_d^k-P_i^k)$

$P_i^{k+1}=P_i^k+v_i^{k+1}$

其中，w为原粒子速度权重，c₁，c₂分别为局部搜索速度与全局搜索速度权重，r₁，r₂为0到1之间的随机数。

在粒子位置遍历中为保证全局搜索的遍历性，限制粒子速度的大小不超过一定阈值。

即

对于大于该值的粒子速度采用下式方法限制粒子速度： $v_i^{k+1}=\frac{\mathrm{\&kappa;}}{\left|v_i^{k+1}\right|}{v}_i^{k+1}.$

5)k=k+1，如果k<200则转至步骤2，否则以全局最优解g_d为输出，结束遍历。

在以上PSO算法进行快速搜索计算中，仅使用到了各粒子与粒子之间的信息进行遍历计算，不必进行梯度类寻优算法的多维函数的求导，以及从局部最优到全局最优策略中的繁冗计算，使得算法计算量大大降低。正是由于未考虑代价函数的梯度信息，使得其全局最优解无法保证严格收敛，但其结果已能满足本发明中对该步骤的要求。从计算机模拟仿真与实测数据的检验中，都证实了该方法获得的相位误差系数与实际值差距在20度以内，可为后续较高精度求解提供有效的初始值。

虽然本发明给出的是以PSO算法为例的全局优化搜索方法，但从对该步骤的需求来说，采用其他的快速全局寻优算法，如模拟退火，进化计算，混沌搜索，随机抽样等方法，在不严格限制全局解精度的设计下，都可用于相位误差的预估。这一点使得本发明在实际应用中可有极大的灵活性。

步骤4，由步骤3中估计的初始相位误差系数进行求和MUSIC代价函数的迭代优化搜索，实现相位高精度校正；具体是：利用步骤2中已幅度校正的单信源回波快拍数据，已知的阵列位置信息和步骤3中得到的全局优化搜索获得的初始相位误差，进行基于求和MUSIC函数的最优化相位误差系数估计，最优化结果基于公式：

通过该最优化求解实现相位自校正，其中U(θ_i)为单信源i的噪声矢量空间；其中，θ_i为第i个信源的到达角，a(θ_i)为第i个信源对应的导向矢量，Φ=[Φ₁ Φ₂ … Φ_N]^T为相位误差系数，

为待估相位误差对应的复矩阵。

1.基于求和MUSIC的相位误差估计算法

本发明的另一核心算法—基于求和MUSIC的相位误差估计算法，可由之前获得的初始相位预估结果为信息获得相位误差系数的良好精度解。其实际求解中采用迭代收敛的算法形式进行相位误差系数估计与到达角估计的联合迭代求解。

算法步骤如图3所示：

1)计算到达角与代价函数值；

在先验相位误差下进行DOA的估计。

$P_m\left(\mathrm{\&theta;}\right)=\frac{1}{{\left|\right|U\left(m\right)\mathrm{\&Phi;a}\left(\mathrm{\&theta;}\right)\left|\right|}^2}$

各独立信源的DOA由其MUSIC函数谱峰获得

2)相位误差的局部最优求解，采用高斯牛顿法，获得相位误差的最优估计解；

有：

其中，

B=[B(1)^T B(2)^T … B(M)^T]^T

B(m)=-U(m)^Hdiag(jΦa(θ_m))

Z=[Z(1)^T Z(2)^T … Z(M)^T]^T

Z(m)=U(m)^HΦa(θ_m)

由上式确定的梯度方向获得当前最优估计值

其中步长μ由一维搜索确定。

3)到达角计算与代价函数值更新，到达角采用步骤1）中的方法实现，代价函数由下式计算：

$F\left({\mathrm{\&Phi;}}^{\&prime;}\right)=\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\left|\right|a^H\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)C^{H}U\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)\left|\right|}^2$

4)如代价函数值收敛则结束，否则转至步骤2；

步骤5，校准步骤：由估计的通道幅度增益系数与相位误差估计值对单信源强回波进行校准，由校准后DOA谱信噪比值大小自判决相位校准的可靠性。

在以上算法过程中，进行相位误差与到达角的迭代更新计算直至代价函数值收敛最小。如图4所示由于MUSIC函数的正交特性，在初始相位误差的良好预估获得下，该算法将在全局最优解位置严格收敛，精度也明显高于线性类代价函数下的最优解。

一）通道幅相校正判决。

无源校准方法在实际工程应用时，本身可保证算法收敛下降至全局极小值位置，但是否达到了唯一的全局最小解这点的证实无法由实时软件进行，其论证过程将耗费大量计算资源。通过一定的校准门限指标可快速判决校准结果的有效性。这点是本算法可稳健运行而避免校准错误的关键步骤。

在获得了通道幅度增益系数和通道相位误差估计值后，将单信源回波数据进行通道校正，即原始数据中，各通道的数据除以对应的幅度增益值，相位上减去相位误差估计值。

${\tilde{X}}_i=\frac{e^{-j{\mathrm{\&phi;}}_i}}{g_i}{X}_i$

由幅相校正后的数据进行单信源回波的DOA估计，其中以DOA估计的MUSIC函数信噪比值作为输出：

$\mathrm{SNR}\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)=10\log \left(\frac{\max \left[P\left(\mathrm{\&theta;}\right)\right]}{\min \left[P\left(\mathrm{\&theta;}\right)\right]}\right)$

当所有单信源回波的MUSIC信噪比值中，大于8dB的值个数占信源总数的70%以上时，判定该校准结果有效可靠，而不足70%时认为其校准结果不可信。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (5)

1.一种小型阵列的无源通道校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，基于阵列模型的二阶统计特性，根据强回波特征分解的特征值大小确定稳定可靠的单信源回波；具体方法是：由强信噪比回波构造阵列接收自相关矩阵，进行特征分解后由特征值S关系确定单信源回波，当S₁/S₂≥S_i/S_i+1i=2…N时确定为单信源回波；

所述阵列接收自相关矩阵是由经过二次FFT变换得到的四维回波数据中，距离元与多普勒频率上独立的强信噪比海洋回波对应的阵列快拍自相关矩阵；

步骤2，利用各通道单信源回波快拍数据的能量和之比估计通道幅度增益系数，并根据估计的通道幅度增益系数对各通道单信源回波快拍数据进行幅度自校正；所述各通道单信源回波快拍数据是指在步骤1下所有单信源回波的阵列接收自相关矩阵中对应通道上的快拍数据；

步骤3，利用步骤2中已经幅度校准后的单信源海洋回波快拍数据与已知阵列信息由通过线性的求优函数

的PSO全局优化搜索估计初始相位误差；其中，θ=[θ₁ θ₂ … θ_M]^T为所有信源的到达角，Φ=[Φ₁ Φ₂ … Φ_N]^T为相位误差系数，

为所有信源的导向矢量矩阵，

为估计的各个信源功率，λ为波长，(x_n,y_n)为第n个天线的坐标；

步骤4，由步骤3中估计的初始相位误差系数进行求和MUSIC代价函数的迭代优化搜索，实现相位高精度校正；具体是：利用步骤2中已幅度校正的单信源回波快拍数据，已知的阵列位置信息和步骤3中得到的全局优化搜索获得的初始相位误差，进行基于求和MUSIC函数的最优化相位误差系数估计，最优化结果基于公式：通过该最优化求解实现相位自校正，其中U(θ_i)为单信源i的噪声矢量空间；其中，θ_i为第i个信源的到达角，a(θ_i)为第i个信源对应的导向矢量，Φ=[Φ₁ Φ₂ … Φ_N]^T为相位误差系数，为待估相位误差对应的复矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种小型阵列的无源通道校正方法，其特征在于，所述步骤2中，利用接收到的单信源回波快拍数据进行通道幅度增益系数的估计，各阵元的幅度增益系数直接由

进行估计，实现幅度自校正。

3.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述步骤3的具体方法包括以下子步骤：

步骤3.1、随机初始化各粒子的待估相位误差与到达角值P_i=[θ，Φ]和初始速度

迭代次数k=0，i为粒子数;

步骤3.2、由计算各粒子代价函数值F_i;

步骤3.3、由当前粒子信息获得各粒子的遍历最优值O_i与粒子最优解

全局最优值O_d与全局最优解

步骤3.4、计算各粒子遍历搜索速度

对各个粒子进行待估参数的更新，基于以下公式：

$v_i^{k+1}={\mathrm{wv}}_i^k+c_1{r}_1(g_i^k-P_i^k)+c_2{r}_2(g_d^k-P_i^k);$

$P_i^{k+1}=P_i^k+v_i^{k+1};$

其中，w为原粒子速度权重，c₁，c₂分别为局部搜索速度与全局搜索速度权重，r₁，r₂为0到1之间的随机数；

在粒子位置遍历中为保证全局搜索的遍历性，限制粒子速度的大小不超过设定的阈值；

若κ满足

对于大于该值的粒子速度采用下式方法限制粒子速度： $v_i^{k+1}=\frac{\mathrm{\&kappa;}}{\left|v_i^{k+1}\right|}{v}_i^{k+1}$

步骤3.5、k=k+1，如果k<200则转至步骤2，否则以全局最优解g_d为输出，结束遍历。

4.根据权利要求1所述的一种小型阵列的无源通道校正方法，其特征在于，所述步骤4中，基于求和MUSIC代价函数的

最优化相位误差估计方法采用迭代收敛方法，其步骤如下：

步骤4.1，首先，在当前相位误差下进行DOA的估计，基于以下公式：

$P_m\left(\mathrm{\&theta;}\right)=\frac{1}{{\left|\right|U^H\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)\mathrm{Ca}\left(\mathrm{\&theta;}\right)\left|\right|}^2};$

其中，U(θ_i)为单信源i的噪声矢量空间，θ_i为第i个信源的到达角，a(θ_i)为第i个信源对应的导向矢量，Φ=[Φ₁ Φ₂ … Φ_N]^T为相位误差系数，为待估相位误差对应的复矩阵；各独立信源的到达角由其MUSIC函数谱峰获得

步骤4.2，在获得步骤4.1中的DOA估计后进行相位误差Φ的估计，即采用高斯牛顿法的一阶形式进行局部最优搜索，基于以下公式：

其中，

B=[B(1)^T B(2)^T … B(M)^T]^T

B(i)=-U(θ_i)^Hdiag(jΦa(θ_i))

Z=[Z(1)^T Z(2)^T … Z(M)^T]^T；

Z(i)=U(θ_i)^HΦa(θ_i)

其中，Re为取实部运算，U(θ_i)为单信源m的噪声矢量空间，θ_i为第i个信源的到达角，a(θ_i)为第i个信源对应的导向矢量，Φ=[Φ₁ Φ₂ … Φ_N]^T为相位误差系数；由以上式确定的梯度方向获得当前最优相位估计值Φ′=Φ+μr(Φ)，其中步长μ由一维搜索确定；

步骤4.3，在步骤4.1，4.2的迭代方法下，更新当前代价函数值，基于以下公式：

$F\left({\mathrm{\&Phi;}}^{\&prime;}\right)=\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{\left|\right|a^H\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)C^{H}U\left({\mathrm{\&theta;}}_i\right)\left|\right|}^2$

其中，U(θ_i)为单信源m的噪声矢量空间，θ_i为第i个信源的到达角，a(θ_i)为第i个信源对应的导向矢量，

为待估相位误差对应的复矩阵；

当代价函数值收敛时迭代搜索结束。

5.根据权利要求1所述的一种小型阵列的无源通道校正方法，其特征在于，还包括一个由估计的通道幅度增益系数与相位误差估计值对单信源强回波进行校准，由校准后DOA谱信噪比值大小自判决相位校准的可靠性的步骤，具体方法是：在获得了相位误差估计值后，对单信源回波数据进行通道幅相校正，并计算各信源的MUSIC谱信噪比，由其信噪比值大小判断幅相校准的可靠性；具体为：MUSIC谱信噪比值大于8dB的信源个数占70%以上时，判定校准有效；否则认为当次校准错误，该结果不可使用。

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