CN113296049A - 互质阵列脉冲环境下非圆信号的共轭增广doa估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种互质阵列脉冲环境下非圆信号的共轭增广DOA估计方法,通过共轭增广互质阵列接收信号信息;根据接收信号信息,计算相应的相位分数低阶矩估计协方差矩阵;对所得到的估计协方差矩阵进行向量化处理,重排列并截取虚拟阵列中和阵和差分阵的连续阵元部分,得到虚拟均匀线阵接收信号信息,通过去冗余后包括一个差分阵,两个和阵;对差分阵和和阵分别构建空间平滑矩阵,然后将平滑后的和阵、差分阵拼接在一起,形成一个更大的虚拟阵列信息,再构建相应的协方差矩阵,用降维MUSIC方法得到DOA的精确估计。相比传统互质阵列圆信号DOA估计算法,本发明能够获得更好的DOA估计性能。
Description
技术领域
本发明属于雷达声呐定位技术领域。
背景技术
最近,一种新型的稀疏阵列得到了广泛关注,即互质阵列,它由两个均匀线阵组合而成。如果两个均匀线阵的阵元个数分别为2M和N,其中M和N互质,则2M+N-1阵元的互质阵列可以获得2M(N+1)-1的虚拟线阵连续自由度(degree of freedom,DOF),而阵元个数相同的均匀线阵(uniform linear array,ULA)只能获得2M+N-1的DOF。因此,互质阵列结构大大提高了阵列可探测源数,且突破了传统天线阵阵元间距半波长的限制,使得天线孔径得到极大的扩展,能够获得角度估计性能的提升。同时,互质阵列中子阵单元间的间距为Nλ/2和Mλ/2,有效地减弱了阵元间的互耦合效应。
为了进一步提高估计性能,人们开始利用非圆信号的非圆特性来估计信号的DOA,常见的非圆信号有二进制相移键控(Binary Phase Shift Keying,BPSK)和调幅(Amplitude Modulation,AM)信号。当信源发出非圆信号时,利用非圆特性可以有效的将接收数据矩阵的维数加倍,从而在提高参数估计性能的同时还能估计出更多的信源。此外,稀疏阵列中的大多数DOA估计方法均假设环境噪声为高斯分布。然而,实际中的噪声往往表现出非高斯特性,可能会表现出高脉冲特性。近来,研究表明α稳定分布是一个合适的噪声模型来描述这种类型的噪声,它可以用S(α,β,γ,θ)表示,包括一系列分布,如高斯分布,柯西分布,莱维分布。当选择不同的特征指数参数时,可以认为它是代表各种脉冲噪声的最大电位分布。
发明内容
发明目的:为了解决上述现有技术存在的问题,本发明提供了一种互质阵列脉冲环境下非圆信号的共轭增广DOA估计方法。
技术方案:本发明提供了一种互质阵列脉冲环境下非圆信号的共轭增广DOA估计方法,具体包括如下步骤:
S1:通过共轭增广互质阵列结构的阵列天线接收信号,得到接收信号信息X,所述信号为窄带非圆信号;
S2:根据所述接收信号信息,计算得到相位分数低阶矩估计协方差矩阵RPFLOM;
S4:对中两个和阵Sum1,Sum2和两个差分阵Diff1,Diff2的虚拟阵元的位置从小到大进行排序,然后截取Sum1,Sum2,Diff1和Diff2的连续阵元部分,得到两个差分阵和以及两个和阵和对和进行去冗余,得到新的差分阵
进一步的,所述共轭增广互质阵列包括阵元数为2M的子阵和阵元数为N的子阵,该两个子阵均为均匀线阵,且该两个子阵只在原点处有一个阵元重合,所述阵元数为2M的子阵的阵元间距为Nd0,阵元数为N的子阵的阵元间距为Md0,其中M和N为互质数,且M<N,d0=λ/2,λ为波长。
进一步的,所述S1中的接收信号信息X为:
X(t)=AcsR(t)+n0(t)
所述X(t)为X中的第t个时域快拍,其中,为增广方向矩阵,*为共轭,A=[a(θ1),…,a(θk),…a(θK)]为方向矩阵,为方向矢量,θk为第k个信号的DOA,k=1,2,…,K,K为信号的总个数,lp为将阵元位置从小到大排序后第p个阵元的位置,p=1,…,P,P=2M+N-1,且l1=0,T为矩阵转置;是非圆相位矩阵,表示第k个信号的非圆相位,j为虚数单位,为增广脉冲噪声项,n(t)是服从对称特征指数α稳定分布的脉冲噪声项,且0<α≤2;sR(t)=[s1(t),…,sk(t),…sK(t)]T为K个信号组成的矢量,其中sk(t)表示第k个信号,t表示时域快拍。
进一步的,所述S2中相位分数低阶矩估计协方差矩阵为:
所述相位分数低阶矩估计协方差矩阵RPFLOM为P×P维的矩阵,RPFLOM(i,s)为RPFLOM中第i行第s列的元素,Xs(t)表示X中第s行的第t个时域快拍,Xi(t)表示X中第i行的t个时域快拍,b表示矩的阶数,L表示时域快拍总数,P=2M+N-1。
其中R1=MN+M-1,R0=M+N-1,表示取差分阵中第R1+2-i'个到第2R1+2-i'个元素;表示取和阵中第R1+2-i'个到第R1+R0+2-i'个元素;表示取和阵中第R1+2-i'个到第R1+R0+2-i'个元素;组合新的差分阵以及和阵,构造更大的虚拟阵列信息协方差矩阵为:
其中,H为共轭转置。
有益效果:本发明将PFLOM估计矩阵与脉冲噪声环境下的互质阵列非圆信号DOA估计问题相结合,利用了非圆信号的非圆特性,得到了更高的自由度,采用降维MUSIC方法,减少了计算复杂度。本发明采用了共轭增广互质阵列来接收信源发出的非圆信号,利用了信号的非圆特性,提高了DOA估计精度。同比传统互质阵列接收信源发出的圆信号,本发明方法提高了估计的DOF。
附图说明
图1是本发明的互质阵列结构示意图;
图2是本发明互质线阵虚拟阵列结构示意图;
图3是本发明的方法与其他算法在不同总阵元数条件下的自由度(DOF)示意图;
图4是当11个信源入射到互质阵列,采用本发明的方法在脉冲噪声环境下特征指数α=1.2时的单次MC实验DOA估计谱峰搜索示意图;
图5是当7个信源入射到互质阵列,运行1000次MC实验采用本发明方法与其他算法在不同广义信噪比条件下的RMSE性能示意图;
图6是当7个信源入射到互质阵列,运行1000次MC实验采用本发明方法与其他算法在不同快拍数条件下的RMSE性能示意图;
图7是当7个信源入射到互质阵列,运行1000次MC实验采用本发明方法与其他算法在不同特征指数条件下的RMSE性能示意图。
具体实施方式
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。
本实施例提供了互质阵列脉冲环境下非圆信号的共轭增广DOA估计方法,包括如下步骤:
S1:通过共轭增广互质阵列结构的阵列天线接收信号,得到接收信号信息X;
S2:根据所述接收信号信息,计算相位分数低阶矩估计协方差矩阵RPFLOM;
一、噪声模型和数数据模型
所述S1中共轭增广互质阵列噪声模型和数据模型:
噪声模型:
对DOA估计的传统研究方法大多采用高斯噪声模型的二阶统计量。但在如雷达回波、低频大气噪声和水声信号研究中,噪声往往由持续时间短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成,即脉冲噪声。近年来,SαS能够很好地描述这类具有显著尖峰脉冲的随机信源。因此,SαS噪声模型有更好的适用性,可以用特征函数φ(τ)表示为:
其中,τ是特征函数的变量,α是特征指数,它的大小能够影响此分布的脉冲程度,范围在0<α≤2。当α=2时的分布是高斯分布;j为虚数单位,γ是分散参数,其含义与高斯分布的方差一致;β是偏度参数,δ是位置参数,当β=δ=0时的分布为对称α稳定(SαS)分布;SαS在参数选取不同时代表不同的概率密度函数。SαS分布中α越小,脉冲越明显;反之α越大,噪声越接近高斯噪声。高斯分布和SαS分布中重要的不同点是高斯分布具有二阶统计量,而SαS分布在0<α<2时二阶统计量不存在,则二阶协方差矩阵就不准确。
数据模型:
如图1所示的阵列天线结构由两个阵元数分别为2M和N的均匀线阵组成,阵元数为2M的均匀线阵阵元间距是Nd0,阵元数为N的子阵的阵元间距是Md0,其中M和N为互质数,且M<N,d0=λ/2为半波长,两个子阵只在原点处有一个阵元重合,本实施例中,M=4,N=5,阵元位置集合为:
假设第k个信号的DOA为θk,k=1,2,…,K;K个窄带非圆信号sR(t)入射到如图1所示的互质线阵上,则阵列接收信号可表示为:
x(t)=AΦsR(t)+n(t)
其中A=[a(θ1),…,a(θk),…a(θK)]为方向矩阵,为方向矢量,n(t)是服从对称α稳定分布的脉冲噪声项,是非圆相位矩阵,表示第k个信号的非圆相位,sR(t)=[s1(t),…,sk(t),…sK(t)]T为个窄带非圆信号组成的信号矢量,其中sk(t)表示第k个信号。通过共轭增广构造阵列接受信号:
二、角度估计方法
本实施例中将上述噪声模型和数据模型应用于本发明的DOA估计算法中,也就是共轭增广非圆信号降维MUSIC DOA估计方法。
所述S2中根据所述接收信号信息,计算相位分数低阶矩(phrased fractionallow-order moment,PFLOM)估计协方差矩阵RPFLOM,具体为:
根据数据模型可以得到接收信号量测信息,计算PFLOM估计协方差矩阵RPFLOM:
所述相位分数低阶矩估计协方差矩阵RPFLOM为P×P维的矩阵,RPFLOM(i,s)为RPFLOM中第i行第s列的元素;Xs(t)表示X中第s行的第t个时域快拍,Xi(t)表示矩阵X中第i行的第t个时域快拍,b表示矩的阶数,L表示时域快拍总数,P=2M+N-1。RPFLOM由RPFLOM(i,s)组合而成,为P×P维矩阵。
所述S3具体为:
其中为行交换矩阵,且 IP和OP分别表示P×P的单位矩阵和零矩阵;表示2P2×2P2零矩阵;P=2M+N-1为阵元数目,表示增广方向矢量;vec(·)表示向量化操作;ΥJ,PFLOM表示行交换后的脉冲噪声向量,sPFLOM为相位分数低阶矩估计协方差矩阵RPFLOM的信号能量;
由于互质阵列的虚拟阵列是由差分阵,和阵组合而成,定义:
差分阵1:Diff1={d(i)-d(j)|i,j=1,…,P}
差分阵2:Diff2={d(j)-d(i)|i,j=1,…,P}
和阵1:Sum1={-d(i)-d(j)|i,j=1,…,P}
和阵2:Sum2={d(i)+d(j)|i,j=1,…,P}
其中为阵元位置从小到大排序后的集合,d(i)为阵元位置从小到大排序后的第i个阵元位置,d(j)为阵元位置从小到大排序后的第j个阵元位置;对虚拟阵列接收信号根据差分阵Diff1,Diff2以及和阵Sum1,Sum2的虚拟阵元位置排序,截取连续阵元部分,得到两个差分阵和以及两个和阵和两个差分阵信息是相同的,取平均也既去冗余得到新的差分阵可以证明,差分阵1和差分阵2的连续均匀线阵的范围均为[-R1,R1]d0,R1=MN+M-1,和阵1的连续均匀线阵的范围为[-R3,-R2]d0,和阵2的连续均匀线阵的范围为[R2,R3]d0,其中R2=(M-1)(N-1),R3=2MN+M-1,如图2所示是M=4,N=5时的虚拟阵列。
其中R0+1=M+N为和阵平滑的子阵数目,R1+1=MN+M为差分阵平滑的子阵数目,也为平滑过程的平滑次数,表示取差分阵中第R1+2-i'个到第2R1+2-i'个元素;表示取和阵中第R1+2-i'个到第R1+R0+2-i'个元素;表示取和阵中第R1+2-i'个到第R1+R0+2-i'个元素;组合新的差分阵以及和阵,构造更大的虚拟阵列信息相应的协方差矩阵为:
因此所述上式可以看作是一个由R1+1个元素的均匀线阵(Uniform Lineararray,ULA)的协方差矩阵,就能直接用降维MUSIC估计算法当中,且能估计出MN+3M+2N个信源,相比较传统的互质阵列圆信号DOA估计算法,提高了一定的自由度和估计精度,H表示共轭转置。
其中e=[0 1 0]T,bikdiag{·}表示矩阵块对角化操作。T为矩阵转置,θ为谱峰搜索的DOA网格值。
三、性能分析和实验分析
1、空间自由度分析(Degree of freedom,DOF)
由上述分析可知,本发明方法充分利用了信号的非圆特性,得到的空间自由度为2MN+M-1,而传统互质阵列在相同阵元数的情况下,空间自由度为MN+M-1,增加了一定的自由度。
2、复杂度分析
以复乘次数作为计算复杂度评判标准,本发明方法的复杂度主要包括:PFLOM估计协方差矩阵的复杂度为O{4L(2M+N-1)2},向量化后去冗余得到差分阵以及和阵信息的复杂度为O{16(2M+N-1)4},进行空间平滑处理的复杂度为:O{Q2(MN+M)},其中Q=MN+3M+2N,协方差矩阵RSS-PFLOM特征分解的复杂度为O{Q3},频谱搜索需要的复杂度为O{n[6Q(Q-K)+9Q+39]},n为搜索次数,故本发明的方法的总复杂度为:
O{4L(2M+N-1)2+16(2M+N-1)4+Q3+Q2(M+N+6)+Q(9-6K)+39}
3、实验分析
为了验证上述方法的效果,本实施例中进行了多次仿真实验,并且对实验性能进行了分析,具体如下:
1、实验性能评价指标
在脉冲噪声环境下,广义信噪比定义为:
2、实验效果图
图3是本发明方法与其他算法在不同总阵元数条件下的自由度示意图,可以看出,这四种方法的自由度随着总阵元数的增加而增大,在相同总阵元数条件下,本发明方法的自由度更大,均匀线阵自由度最小。
图4是当K=11个信源入射到互质阵列时,DOA为-50°+5°(k-1),k=1,…,K,利用本发明方法得到的谱峰搜索图,本实施例仅仅运行了一次MC实验。对比方法为传统互质阵列圆信号DOA估计方法,此时互质线阵的子阵阵元数分别为M=4,N=5,快拍L=500,GSNR=5dB。脉冲噪声特征指数α=1.2,可以看出,本发明方法能够得到准确的DOA估计,而传统互质阵列圆信号DOA估计方法有一些误差。
图5是在α=0.6,快拍L=500的情况下,不同广义信噪比下的算法性能比较,为了更好的比较本发明方法与现有技术性能,运行了500次MC实验。此时互质线阵的子阵阵元数分别为M=4,N=5,7个信源的方位角为-30°+10°(k-1),k=1,…,7,L=500。可以看出,在相同广义信噪比条件下,本发明方法具有更好的DOA估计性能。
图6是在α=0.6的情况下,不同快拍数下的算法性能比较,为了更好的比较本发明方法与现有技术性能,运行了500次MC实验。此时互质线阵的子阵阵元数分别为M=4,N=5,7个信源的方位角为-30°+10°(k-1),k=1,…,7,GSNR=10dB。可以看出,本发明方法性能随着快拍数的增加而提升,相同快拍条件下,本发明方法估计性能优于传统互质阵列DOA估计方法。
图7是在GSNR=10dB,快拍L=500的情况下,不同特征指数条件下的算法性能比较,为了更好的比较本发明方法与现有技术性能,运行了500次MC实验。此时互质线阵的子阵阵元数分别为M=4,N=5,7个信源的方位角为-30°+10°(k-1),k=1,…,7。可以看出,本发明方法性能随着特征指数α的增加而提升,相同α条件下,本发明方法估计性能较好。
综上所述,从仿真效果图的分析可知,本发明提出的一种互质阵列脉冲环境下非圆信号的共轭增广DOA估计技术,实现了互质阵列脉冲噪声环境下的非圆信号的DOA精确估计。充分利用了信号的非圆特性,提高了自由度,且估计性能优于传统互质阵列DOA估计方法。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
Claims (7)
1.互质阵列脉冲环境下非圆信号的共轭增广DOA估计方法,其特征在于:具体包括如下步骤:
S1:通过共轭增广互质阵列结构的阵列天线接收信号,得到接收信号信息X,所述信号为窄带非圆信号;
S2:根据所述接收信号信息,计算得到相位分数低阶矩估计协方差矩阵RPFLOM;
S4:对中两个和阵Sum1,Sum2和两个差分阵Diff1,Diff2的虚拟阵元的位置从小到大进行排序,然后截取Sum1,Sum2,Diff1和Diff2的连续阵元部分,得到两个差分阵和以及两个和阵和对和进行去冗余,得到新的差分阵
2.根据权利要求1所述的互质阵列脉冲环境下非圆信号的共轭增广DOA估计方法,其特征在于:所述共轭增广互质阵列包括阵元数为2M的子阵和阵元数为N的子阵,该两个子阵均为均匀线阵,且该两个子阵只在原点处有一个阵元重合,所述阵元数为2M的子阵的阵元间距为Nd0,阵元数为N的子阵的阵元间距为Md0,其中M和N为互质数,且M<N,d0=λ/2,λ为波长。
3.根据权利要求2所述的互质阵列脉冲环境下非圆信号的共轭增广DOA估计方法,其特征在于:所述S1中的接收信号信息X为:
X(t)=AcsR(t)+n0(t)
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