一种冲击噪声背景下小快拍数信号波达方向估计方法
【专利摘要】本发明涉及一种冲击噪声环境下小快拍数信号波达方向估计方法。本发明包括：采集信号采样数据；对接收到的信号数据矢量进行去冲击预处理；对去冲击后的矩阵的协方差矩阵；将经过重采样构建后的协方差矩阵分解子空间得到其噪声子空间；对B次重采样的协方差矩阵分别进行求解，得到由B个入射角度估计值构成的矢量矩阵，利用置信空间对矩阵进行校正后求均值即可得到最终波达方向角度的估计值本发明经过对接收数据的预处理，能对冲击噪声进行有效地抑制；采用block-bootstrap方法对数据矩阵进行重采样构建，在小快拍数下能对信号进行有效地扩展；该方法稳健性高，适用于冲击噪声背景下的小快拍数DOA估计，具有良好的测向效果。
【专利说明】一种冲击噪声背景下小快拍数信号波达方向估计方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种冲击噪声环境下小快拍数（snapshot)信号波达方向（Direction of Arrival,简称D0A)估计方法。
【背景技术】
[0002] D0A估计是阵列信号处理中的一个重要研究领域，在电子战、雷达、声呐、射电天文 学、地震学、卫星以及移动通信系统等方面有着广泛的应用。
[0003] 传统的D0A算法针对的是固定信源，设定为已知分布为高斯白噪声条件下的大快 拍数估计，然而，在实际应用中噪声往往不服从高斯分布或具有冲击性，如海杂波噪声，大 气放电噪声，无线信道瞬时干扰噪声等，所以，对于未知参数特性的非高斯白噪声环境下的 D0A算法是空间谱估计理论中一个重要的课题。另外，实际中由于种种原因，并不一定能够 采样到足够的信号形成大的快拍数，因此，在小快拍数下的D0A估计问题也是波达方向估 计中一个重要的课题。
[0004] 对于D0A估计，一般性方法是谱估计，S卩利用阵列形式对空间波达信号的角度功 率谱，例如 1979 年，Schmit 等人在 "Multiple emitter location and signal parameter estimation"中提出了著名的MUSIC(多重信号分类）方法，后来Roy等人在"Esprit-a subspace ration approach to estimation of parameters of cissoids in noise，'中 提出的ESPRIT (旋转不变子空间）方法，都是利用谱进行估计，进而得到用户信号的波达角 度。MUSIC算法和ESPRIT算法都属于子空间类算法，子空间类算法是通过对接收信息的处 理得到信号子空间或噪声子空间，通过构造谱函数进而得到空间波达信号的角度功率谱。 其中MUSIC算法利用噪声子空间而ESPRIT利用的是信号子空间。以MUSIC算法为代表的 算法包括特征矢量法、MUSIC、r 〇〇t-MUSIC法及MNM等，以ESPRIT算法为代表的算法主要有 TAM、LS-ESPRIT 及 TLS-ESPRIT 等。
[0005] 对于复杂电磁环境下的测向研究，近年来先后出现了利用共变矩阵（R0C)、分数低 阶矩（F0LM)等来估计冲击噪声环境下的测向算法，以及利用特殊阵列模型（Toeplitz重构 等）、参数化的噪声模型（将噪声视为AR、MA等模型）来估计色噪声下的测向算法。以上 算法较为复杂，运算量大，需要已知或者预先假设参数。对于小快拍数下的D0A估计，一般 采用智能优化算法（粒子群算法（PS0))、阵列插值、阵列变换、空间重采样等统计学方法来 计算。其算法的复杂程度、迭代次数和分辨力高低都各有缺点。因此为了更好在复杂电磁 环境下更有效的D0A估计，下述问题亟待解决 ：
[0006] 1)复杂噪声环境下的测向。传统算法和子空间类算法基本上都是假设噪声是白高 斯，或者是已知统计特性的色噪声。然而，未知统计特性的色噪声环境在实际应用中却经 常出现。此时传统的MUSIC等子空间算法性能急剧下降。
[0007] 2)小快拍数下的测向。现实生活中电磁环境越来越复杂，尤其是在电子信息战中。 由于各种干扰的存在，单位时间内获得的快拍数有限，已有的大多数算法在此情况下性能 严重下降，甚至不能测向。所以小块拍数下的测向研究必须借助于其他参数估计等手段来 完成。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的在于提供一种稳定性更高的冲击噪声背景下小快拍数信号波达方 向估计方法。
[0009] 本发明的目的是这样实现的：
[0010] (1)采集信号采样数据：
[0011] X (t) = AS (t) +N (t),
[0012] 其中，x(t) = [11(0，12(0，...，11(0]1为快拍数为七时的1^父1维接收数据矢量， A为阵列流型矩阵，S(t)为MX1维窄带信号矢量，N(t)为LX1维加性噪声矢量，噪声类 型为复冲击噪声
【权利要求】
1. 一种冲击噪声背景下小快拍数信号波达方向估计方法，其特征在于： (1) 采集信号采样数据： X (t) = AS (t) +N (t), 其中，X(t) = [Xl(t)，x2(t)，· · ·，XJt)]T为快拍数为t时的LX1维接收数据矢量，A 为阵列流型矩阵，S(t)为MX1维窄带信号矢量，N(t)为LX1维加性噪声矢量，噪声类型 为复冲击噪声，
^为导向矢量，^为第i个信 源的入射角度，Vi = exp(-j π sin( Θ J)，i = 1，2, · · ·，M ; (2) 对接收到的信号数据矢量进行去冲击预处理： 判断接收阵列数据矢量矩阵绝对值最大值Ximax与门限值之间的大小，其中门限倌为
为接收阵列数据矢量矩阵绝对值的均值，如果Ximax大于等于门限值，则用
替换矩阵中最大值，如小于门限值则执行下一步骤；重复上述比较过程，直至矩阵中的值均 小于门限值；
其中，
为冲击噪声特征系数，a e (〇,2]，GSNR 是广义信噪比； (3) 对去冲击后的矩阵的协方差矩阵Rx: Rx = E [XXH]， 以协方差矩阵中每一列为单位进行可放回的随机均匀重采样Β次后重构协方差矩阵 Rx% Β = 200 ?1000, Β 1/Ν，Ν 为快拍数； (4) 将经过重采样构建后的协方差矩阵R/分解子空间得到其噪声子空间UN，
式中eiH是数据协方差矩阵R/中小特征值对应的L-M个特征矢量即代表着噪声子空 间，其中 P (z) = [1 z... zL-1] τ 求解多项式的根：
得到入射角度：
(5) 对Β次重采样的协方差矩阵分别进行求解，得到由Β个入射角度估计值》构成的矢 量矩阵，利用置信空间对矩阵进行校正后求均值即可得到最终波达方向角度的估计值
【文档编号】G01S3/00GK104155629SQ201410384625
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年8月7日 优先权日:2014年8月7日
【发明者】刘磊, 刁鸣, 高洪元 申请人:哈尔滨工程大学