相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法
【专利摘要】本发明属于相干信号源到达角估计【技术领域】，特别涉及相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法。该相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法包括以下步骤：利用雷达的接收阵列接收相干信号源的回波信号Y，所述雷达的接收阵列为具有M个阵元的均匀线阵；M>K，K为回波信号Y对应的相干信号源的个数；建立关于回波信号Y的信号模型，所述关于回波信号Y的信号模型包括两个待求解的矩阵：方向矩阵D和信号稀疏矩阵S；由关于回波信号Y的信号模型，建立关于方向矩阵D和信号稀疏矩阵S的代价函数；求解步骤S4中的代价函数，得出方向矩阵D和信号稀疏矩阵S；根据方向矩阵D中主对角线上的非零元素、以及每个相干信号源的到达角的初始估计值，得出各个相干信号源的到达角。
【专利说明】相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法
【技术领域】
[0001]本发明属于相干信号源到达角估计【技术领域】，特别涉及相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法，能够在低信噪比低快拍相干源的到达角估计中提高小于分辨率的到达角的估计精度。
【背景技术】
[0002]空间信号的到达角估计与时间信号的频率估计十分相似。在理论上，他们均可表述为基本的非线性参数问题。因此，时域非线性信号处理技术在空域处理上的推广曾成为热点问题，许多时域非线性谱估计方法推广成为空域谱估计方法，于是便产生了所谓的高分辨谱估计技术，即超分辨到达角估计技术，它能突破并进一步改善一个波束宽度内的空间不同来向的分辨能力。然而在实际工程运用中，例如在米波雷达低仰角估计时，就遇到在低快拍，低信噪比和相干信源的情形下对仰角估计的问题。
[0003]在实际中提出了很多关于求解到达角的方法，如多重信号分类(MUSIC)，旋转不变子空间(ESPRIT)等方法，但对于相干信号源的到达角估计，相干信号源信号子空间与噪声子空间相互渗透，故不能对相干信号源进行有效分辨或测向。当前对相干信号源的处理方法，如空间平滑技术，其对相干信号源到达角估计有理想的效果，但它通过牺牲有效阵元数来换取的，对阵列孔径有一定的损失，且在低信噪比时此方法的性能较差；Toeplitz技术，具有估计的到达角偏差较大的缺点。因此，相干信号源的估计问题始终是一个十分棘手的问题，它也始终是空间谱估计中研究的热点问题。
[0004]对于低快拍的问题，通常的到达角估计是基于理想情况下进行的，但在工程应用场合中各种各样的误差不可避免，因此，当实际模型与假设模型不符合时，通常会出现有限数据长度快拍的问题，许多基于理想模型基础上的到达角方法的性能将严重下降。有限数据长度快拍对模型的影响在于，当快拍数小时，信号与噪声没有足够的时间解相关，噪声协方差矩阵也没有收敛，只有当快拍数大或信噪比高时，有限数据长度的影响才可以忽略。如何消除这些误差的影响，使估计到达角方法在应用中具有较强的稳健性是到达角方法实用化的一个关键环节。
[0005]亚分辨率问题，这个问题描述为当使用搜索算法来求解到达角时，如果一味地对细化搜索间隔，就会造成运量大的问题；而当把搜索间隔变粗时，又会造成到达角估计的不精确，亚分辨率问题就是当实际的到达角在两次相邻搜索样点之间时，再不增加运算量的前提下，求出真实的到达角，就是亚分辨率问题。
[0006]一类基于稀疏信号重构的方法被提出，这类方法快速的被应用到到达角估计的问题上，在低信噪比和快拍数较少的环境下提供了一种有效的解决方法。该算法在低快拍下更具有优势，该算法随着快拍数的增多可以提高估计效果，此外建立模型时并未要求信号源是相互独立的，因此对空域信号的相关性不敏感，可以直接用于相干信号的到达角估计，且具有更高的角度分辨力。但当实际的到达角在两次相邻搜索样点之间时，此时需要解决到达角的亚分辨率的问题。这样一个问题，有学者提出了一种基于稀疏贝叶斯表示(SBI)的亚分辨率到达角估计的方法，该方法能够有效、准确的估计当到达角在两次相邻搜索样点之间的到达角，但这个方法需较高的信噪比，且其运算量也较大。
【发明内容】
[0007]本发明的目的在于针对稀疏贝叶斯表示(SBI)的亚分辨率到达角估计技术的不足，提出相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法，在低信噪比、低快拍情况下，就能够很好的解决亚分辨率的相干源到达角估计问题。
[0008]为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。
[0009]相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法包括以下步骤:
[0010]S1:利用雷达的接收阵列接收相干信号源的回波信号Y，所述雷达的接收阵列为具有M个阵元的均匀线阵；M>K，K为回波信号Y对应的相干信号源的个数；
[0011]S2:建立关于回波信号Y的信号模型，所述关于回波信号Y的信号模型包括两个待求解的矩阵:方向矩阵D和信号稀疏矩阵S ；
[0012]S3:由关于回波信号Y的信号模型，建立关于方向矩阵D和信号稀疏矩阵S的代价函数；
[0013]S4:求解步骤S4中的代价函数，得出方向矩阵D和信号稀疏矩阵S ；
[0014]S5:根据方向矩阵D中主对角线上的非零元素，得出各个相干信号源的到达角。
[0015]本发明的特点和进一步改进在于:
[0016]所述步骤S2具体包括以下步骤:
[0017]设落在雷达搜索样点上的采样到达角共有N个，N>M;将落在雷达搜索样点上的第η个采样到达角表示为，则将落在雷达搜索样点上的所有N个采样到达角表示为集合
【权利要求】
1.相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法，其特征在于，包括以下步骤: 51:利用雷达的接收阵列接收相干信号源的回波信号Y，所述雷达的接收阵列为具有M个阵元的均匀线阵；M>K，K为回波信号Y对应的相干信号源的个数； 52:建立关于回波信号Y的信号模型，所述关于回波信号Y的信号模型包括两个待求解的矩阵:方向矩阵D和信号稀疏矩阵S ；53:由关于回波信号Y的信号模型，建立关于方向矩阵D和信号稀疏矩阵S的代价函数； 54:求解步骤S4中的代价函数，得出方向矩阵D和信号稀疏矩阵S ； 55:根据方向矩阵D中主对角线上的非零元素，得出各个相干信号源的到达角。
2.如权利要求1所述的相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤: 设落在雷达搜索样点上的采样到达角共有N个，N>M ;将落在雷达搜索样点上的第η个采样到达角表示为~φη，则将落在雷达搜索样点上的所有N个采样到达角表示为集合^，φ 二 {φ1,...,φn,...,φΝ}，η 取 I 至 N ; 当雷达的接收阵列的阵元个数M为偶数时，
3.如权利要求2所述的相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤: 将回波信号Y中K个最大的奇异值对应的左特征向量按列排列，形成左信号矩阵Us;设立K阶对角矩阵Λ s,回波信号Y的K个最大的奇异值按照从大到小的顺序依次排列在对角矩阵As的主对角线上；令
4.如权利要求3所述的相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤: 541:将方向矩阵D的初始取值设置为D(O);设置迭代参数i，i=l, 2，3...;当i=l时，执行步骤S42 ； 542:令
5.如权利要求4所述的相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法，其特征在于，在步骤S44中，根据以下公式得出方向矩阵D的第i次迭代取值D(i):
6.如权利要求4所述的相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法，其特征在于，在步骤S44中，根据以下公式得出方向矩阵D的第i次迭代取值D(i):
D(i)=diag(d(i))
7.如权利要求2所述的相干信号源亚分辨率超分辨到达角估计方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下步骤:方向矩阵D中主对角线上的非零元素共有K个，将方向矩阵D中主对角线上的非零元素筛选出来，方向矩阵D中主对角线上的第k个非零元素表示为Dk，k取I至K ;Dk是方向矩阵D中主对角线上的第k’个元素，1≤k’≤N;则根据以下公式求解得出第k个相干信号源的到达角θ k: Dk = θk - φk'。
【文档编号】G01S3/46GK103901396SQ201410126617
【公开日】2014年7月2日 申请日期:2014年3月31日 优先权日:2014年3月31日
【发明者】陈伯孝, 杨明磊, 赵善军, 雷文英 申请人:西安电子科技大学