本发明属于电子信息技术领域中的波束形成方法，特别是一种利用信号非圆特性的波束形成方法。
背景技术：
波束形成利用空间多传感阵列所构成的系统对空间信号进行发射或接收。通过对阵列接收信息的加权处理，使得阵列输出中期望信号的成分尽可能被有效的接收和增强，同时干扰和噪声得到有效抑制。在基于这种原理的现有方法中，典型的有最小方差无畸变(mvdr，minimumvariancedistortionlessresponse)波束形成、线性多约束最小方差(lcmv，linearconstraintminimumvariance)波束形成算法等。
传统的线性波束形成器一般是基于期望信号、干扰和环境噪声都是平稳的随机过程的简单假设，其概率分布满足复圆对称高斯分布。当波束形成技术应用到一些需要人工调制信号(非圆信号)的领域时，如无线通信领域，传统的基于各个准则的线性波束形成器不再是最优的，因为这些人工调制信号是非平稳的随机过程，其统计特性与传统的线性波束形成器中关于信号的假设不再相同，仅利用传统的最优波束形成器对非平稳过程进行波束形成并不能完全利用观测矢量的全部信息。
对于均匀线阵而言，增加阵元数，能够提高常规波束形成方法的分辨率，但是不能降低旁瓣水平。在不增加阵元数的情况下，若进行非均匀加权处理，虽然可以提高常规波束形成方法的分辨率，但是波束的旁瓣水平会增加，同时会伴随信噪比增益损失。
技术实现要素：
为解决现有技术的不足，本发明提出一种高分辨率的非圆信号波束形成方法。利用空域滤波器对接收的直达波进行时域采样，将信号的扩展序列与非圆相位和空间角度的联合矢量做内积，估计出信号来波方向和信号的非圆相位值，再由联合估计值更新空域滤波器的权向量，进而改变阵列方向图的指向和形状，使阵列的空域滤波器工作在最佳状态，最终滤出期望信号。
本发明的技术方案为：
首先，对接收的非圆信号进行时域采样得到观测矢量；然后，对观测矢量取实部和虚部获得了一个扩展的观测矢量的信号模型；再将搜索空域范围和非圆相位按角度划分网格获得权向量矩阵，并将其与扩展的观测矢量做内积，画出接收信号的三维方向图，该图最大值点对应的方位角和非圆相位即为非圆信号的波达方向和非圆相位的估计值；最后把来波方向估计值与信号的非圆系数结合，构造目标信号加权向量函数，然后求得期望信号方向图。
一种利用信号非圆特性的波束形成方法，具体步骤如下：
s1、接收机分别在每个采样时刻对所接收的信号进行采样，第n个采样时刻的采样序列表示为x(n)＝as(n)+n(n)＝[x1(n)x2(n)…xm(n)]t，其中，n为不为零的自然数，m为阵元数；
s2、对于每个采样时刻，取信号的实部re(x(n))和虚部im(x(n))，构成采样向量
s3、将扫描的空域按方位角划分成l个网格点，每个网格点对应的角度方向为θ1,θ2,...,θl，
同时，将非圆相位角划分成k个网格点，每个网格点对应的非圆相位角为φ1,φ2,...,φk，
对于方位角为θi，相位角为φj的导向矢量可表示为
同时，分别取ai,j的实部和虚部构成扩展向量
其中，
s4、计算
s5、由非圆信号的非圆相位估计值
s6、确定接收信号的方位角，即，将s2所述
本发明的有益效果是：
基于信号非圆特性波束形成方法利用非圆特性做选择，滤除干扰信号，从而显著减少干扰对感兴趣信号doa估计的影响。并且，对具有不同非圆特性的多个信号同时入射的情况，可通过多个非圆相位的相关运算(均匀加权处理)，实现对入射信号的doa分组估计，从而估计出感兴趣信号的doa。
对于均匀线阵而言，增加阵元数，能够提高常规波束形成方法的分辨率，但是不能降低旁瓣水平。在不增加阵元数的情况下，若进行非均匀加权处理，虽然可以提高常规波束形成方法的分辨率，但是波束的旁瓣水平会增加，同时会伴随信噪比增益损失。本专利在不增加阵元数的情况下,通过利用信号的非圆特性进行均匀加权处理，不仅能提高分辨率，还能降低波束的旁瓣水平，并且不会引起信噪比增益损失。
具体实施方式
下面将结合实施例，对本发明方法进行进一步说明。
本实施方式以8个阵元的均匀线性天线阵列，窄带信号源场景为例。阵元序号分别为1、2、3、4、5、6、7、8，并默认为1阵元为参考阵元，各阵元相对于1阵元的距离分别为0.5米，1.0米，1.5米，2.0米，2.5米，3米，3.5米。设定空间中有两个互不相干的信号源，其入射方向分别为θ1＝7°,θ2＝12°的信是非圆相位分别为φs1＝72°,φs2＝240°的bpsk信号。理想空间白噪声为复高斯白噪声，信噪比为10db。采样长度为256。
本发明的具体实施方式流程如下：
步骤1.接收机分别在每个采样时刻对所接收的信号进行采样，在n＝1时刻的采样序列可表示为
-0.2849-1.5153i
-0.4061-1.9216i
0.5365-1.2301i
0.5782-0.2108i
0.6328-0.0278i
0.7663-0.2512i
0.1910+0.1125i
0.3622-0.0236i
在n＝2,3,...,256时刻对所有接收的信号进行时域采样，得到信号时域序列x(n)；
步骤2.对于每个采样时刻，取信号的实部re(x(n))和虚部im(x(n))
构成采样向量
-0.2849-0.3418…-0.78840.0442
-0.40610.2475…0.5831-0.0895
0.5365-0.5379…-0.9193-0.6744
0.5782-0.0272…-0.2618-0.5453
0.63280.0718…-0.16830.0480
0.7663-0.2217…0.39170.1526
0.19100.5060…-0.35240.1019
0.3622-0.1618…0.34450.3186
步骤3.将扫描的空域按方位角划分成1801个网格点，每个网格点对应的角度方向为θ1,θ2,...,θ1801；同时，将非圆相位角划分成360个网格点，每个网格点对应的非圆相位角为φ1,φ2,...,φ360，对于方位角为θi，相位角为φj的导向矢量可表示为
0
-3.1416
-6.2832
-9.4248
-12.5664
-15.7080
-18.8496
-21.9911
步骤4.计算
步骤5.由非圆信号的非圆相位估计值
步骤6.确定接收信号的方位角：将步骤2所述
仿真实验表明常规均匀波束形成法只有一个主瓣，不能分辨两个入射方向靠的很近的信号，而基于非圆特性的波束形成算法有两个主瓣，其估计值与理论值一致，能清楚的分辨两个信号，且该算法旁瓣水平比于常规均匀波束形成算法低。综上所述，相比于常规均匀波束形成算法，信号非圆特性波束形成算法通过利用信号的非圆特性进行均匀加权处理，不仅能提高分辨率，还能降低波束的旁瓣水平，并且不会引起信噪比增益损失。