基于分布式阵列的已知波形信源波达方向估计方法
阅读说明：本技术 基于分布式阵列的已知波形信源波达方向估计方法 (Known waveform source direction-of-arrival estimation method based on distributed array ) 是由 蔡晶晶 甘峰明 武斌 李盼盼 王亚宁 于 2021-08-19 设计创作，主要内容包括：本发明提出了一种基于分布式阵列的已知波形信源波达方向估计方法,实现步骤为：构建分布式阵列U；获取子阵输出信号X(t)；构造子阵输出信号X(t)的测量向量构造分布式阵列U的阵列流型字典基于压缩感知获取已知波形信源的波达方向估计值本发明在已知波形信源波达方向估计的基础上,利用分布式阵列接收信号,分布式阵列不仅能够对干扰、噪声等进行有效抑制,而且拥有较大的阵列孔径,使得分布式阵列对信号具有更高的角度分辨力,从而拥有较好的波达方向估计精度。(The invention provides a known waveform information source direction of arrival estimation method based on a distributed array, which comprises the following steps: constructing a distributed array U; acquiring a subarray output signal X (t); constructing a measurement vector of the subarray output signal X (t) Array flow pattern dictionary for constructing distributed array U Obtaining direction-of-arrival estimated value of known waveform information source based on compressed sensing The invention utilizes the distributed array to receive signals on the basis of the estimation of the direction of arrival of the known waveform signal source, and the distributed array not only can effectively inhibit interference, noise and the like, but also has larger array aperture, so that the distributed array has signal receiving functionThe method has higher angle resolution, thereby having better estimation precision of the direction of arrival.)
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，涉及一种信源波达方向估计方法，具体涉及一种基于分布式阵列的已知波形信源波达方向估计方法。
背景技术
阵列信号处理作为信号处理领域的一个重要学科内容，在参数估计、军事电子对抗、信号识别、移动通信、医学诊断等范畴有着广泛的应用前景。阵列信号处理就是在空间中按照一定的排列方式放置多个天线阵元组成天线阵列，并利用这个天线阵列对来波信号进行检测、处理，实现信号源个数、波达方向、准确频率的估计。波达方向(Direction-of-arrival,DOA)是指空间信号的到达方向，即各个信号到达阵列参考阵元的方向角。波达方向是阵列信号处理领域的重要组成部分，主要研究阵列的处理系统对空间信号的波达方向进行准确估计的能力，在雷达、声呐、无线通信等领域具有重要的应用价值。
波达方向估计一般是对波形未知的信号进行处理，但在很多领域中，如主动雷达、声呐、医疗器械、地震侦察等，已知波形信源的情形是很常见的，引入波形先验信息可以有效提升波达方向估计性能。例如申请公布号CN111381208A，名称为“一种已知波形信源的波达方向估计方法”的专利申请，公开了一种已知波形信源的波达方向估计方法，该方法通过获取包含已知波形信源的已知波形信号的阵列接收数据矩阵，根据所述阵列接收数据矩阵获取初始空域特征矩阵和所述初始旋转不变向量计算高精度旋转不变向量，根据所述高精度旋转不变向量得到所述已知波形信号的角度估计值。该方法有效解决了在小快拍数情形下的角度估计误差较大的问题，但是缺点在于使用了均匀线阵接收入射信号，均匀线阵所拥有的小孔径特性会导致均匀线阵对于干扰、噪声等的抑制能力较弱，使得信号波达方向的估计精度较低。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术存在的缺陷，提出了一种基于分布式阵列的确知信号波达方向估计方法，旨在提高波达方向的估计精度。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：
(1)构建分布式阵列U：
构建包括M个均匀线阵的分布式阵列U＝{U1,U2,...,Um,...,UM}，每个均匀线阵Um由Nm个天线阵元组成，并将Um0作为参考阵元，均匀线阵Um中每两个天线阵元的间距为d，其中，M≥2，Um表示分布式阵列U的第m个均匀线阵，Nm≥2，Umn表示均匀线阵Um的第n+1个天线阵元，d≤λ/2，λ为入射到阵列的窄带信号波长；
(2)获取子阵输出信号X(t)：
(2a)选取每个均匀线阵中一组连续Pm个阵元组成子阵，得到包括Rm＝Lm-Pm+1个子阵的子阵集合 其中，1≤Pm≤Nm，Rm＝Nm-Pm+1，umr表示Um中的第r+1个子阵，Um(r+p)表示均匀线阵Um的第r+p+1个天线阵元；
(2b)子阵中的每个天线阵元对空间中的K个已知波形信源发射的远场窄带信号y(t)＝{y1(t),y2(t),...,yk(t),...,yK(t)}依次进行采样和滤波，得到子阵umr的输出信号其中，yk(t)表示第k个已知波形的远场窄带信号，t表示离散时间，1≤t≤L，L表示信号在时域上的采样点数，xm(r+p)(t)表示天线阵元Um(r+p)的输出信号，[·]T表示矩阵转置运算；
(2c)通过Xmr(t)构建均匀线阵Um中所有子阵的输出信号
(2d)通过Xm(t)构建分布式阵列U中所有子阵的子阵输出信号X(t)＝{X1(t),...,Xm(t),...,XM(t)}；
(3)构造子阵输出信号X(t)的测量向量
(3a)通过子阵输出信号X(t)中Xm(t)的每个Xmr(t)和远场窄带信号yk(t)计算互相关向量再通过构造互相关矩阵其中，[·]H表示共轭转置操作；
(3b)对Wmk进行共轭转置，通过Wmk和Wmk的共轭转置Wmk H计算得到子阵信号矩阵R′mk＝WmkWmk H；
(3c)对R′mk进行向量化，得到列向量Zmk＝vec{R′mk}，然后通过Zmk构造子阵输出信号X(t)中Xm(t)的测量向量并通过构造子阵输出信号X(t)的测量向量其中，vec{·}表示按列拉直操作，和中的[；]表示换行操作；
(4)构造分布式阵列U的阵列流型字典
(4a)采用空间网格划分方法，并根据信号源的空域稀疏特性，将观测空域[-90°,90°]等间隔划分成V个固定值的角度其中，V＞＞K，表示第v个固定角度值；
(4b)通过子阵umr和固定角度值构建对应子阵umr的导向矢量其中， 表示Um的角度偏移值，
(4c)通过构建子阵集合的导向矢量
(4d)对进行共轭转置，并通过以及的共轭转置计算子阵字典矩阵
(4e)对进行向量化，得到列向量然后通过构造均匀线阵Um中所有子阵的阵列流型字典则分布式阵列U中所有子阵的阵列流型字典为
(5)基于压缩感知获取已知波形信源的波达方向估计值
(5a)采用凸优化问题的公式，并通过测量向量和阵列流型字典计算目标矢量s＝[s1,...,sv,...,sV]T；
(5b)以的值为x轴坐标，以目标矢量s＝[s1,...,sv,...,sV]T的值为y轴坐标，绘制幅度谱图，从该幅度谱图中按照从高到低的顺序寻找幅值较大的前K个谱峰，这些谱峰的峰值点所对应的x轴坐标即为所求的K个已知波形信源的波达方向估计值
本发明与现有技术相比，具有以下优点：
(1)本发明所构建的分布式阵列包含多个均匀线阵，每个均匀线阵都可以接收入射信号，将多个均匀线阵接收的入射信号的信息融合在一起，相较于单个均匀线阵，分布式阵列不仅能够对干扰、噪声等进行有效抑制，而且拥有较大的阵列孔径，具有较高的角度分辨力，从而拥有较好的估计精度，避免了现有技术使用均匀线阵接收信号时，均匀线阵所拥有的小孔径特性会导致均匀线阵对于干扰、噪声等的抑制能力较弱的问题，有效提高了波达方向的估计精度。
(2)本发明通过基于压缩感知获取已知波形信源的波达方向估计值，在波达方向估计中引入压缩感知算法，可以提高波达方向估计的精度以及在较低的信噪比条件下的估计性能。
附图说明
图1是本发明的实现流程图；
图2是本发明实施例采用的分布式阵列接收信号模型的结构示意图；
图3是本发明的均匀线阵接收信号模型的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细描述。
参照图1，本发明包括如下步骤：
步骤1)构建分布式阵列U：
构建包括M个均匀线阵的分布式阵列U＝{U1,U2,...,Um,...,UM}，每个均匀线阵Um由Nm个天线阵元组成，并将Um0作为参考阵元，均匀线阵Um中每两个天线阵元的间距为d，其中，M≥2，Um表示分布式阵列U的第m个均匀线阵，Nm≥2，Umn表示均匀线阵Um的第n+1个天线阵元，d≤λ/2，λ为入射到阵列的窄带信号波长；
本实施例分布式阵列接收信号模型的结构如图2所示，包括M＝2个均匀线阵的分布式阵列U＝{U1,U2}，每个均匀线阵均含有7个天线阵元，并且分布式阵列U位于平面直角坐标系中，分布式阵列U的均匀线阵U1、U2在平面直角坐标系中的坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)，假设分布式阵列U接收已知波形信源X发射的信号。
本实施例均匀线阵接收信号模型的结构如图3所示，包括L1＝7个天线阵元的均匀线阵U1＝{U10,U11,...,U16}，U1的参考阵元U10位于平面直角坐标中的坐标原点，除U10外其余阵元按顺序依次放置在平面直角坐标系内。均匀线阵U1与直角坐标系的x轴的夹角为均匀线阵U1的角度偏移值并且参考阵元接收已知波形信源X发射的信号与直角坐标系的y轴的夹角为信号源X的波达方向θX。
步骤2)获取子阵输出信号X(t)：
(2a)选取每个均匀线阵中一组连续Pm个阵元组成子阵，得到包括Rm＝Lm-Pm+1个子阵的子阵集合 其中，1≤Pm≤Nm，Rm＝Nm-Pm+1，umr表示Um中的第r+1个子阵，Um(r+p)表示均匀线阵Um的第r+p+1个天线阵元；
(2b)子阵中的每个天线阵元对空间中的K个已知波形信源发射的远场窄带信号y(t)＝{y1(t),y2(t),...,yk(t),...,yK(t)}依次进行采样和滤波，得到子阵umr的输出信号其中，yk(t)表示第k个已知波形的远场窄带信号，t表示离散时间，1≤t≤L，L表示信号在时域上的采样点数，xm(r+p)(t)表示天线阵元Um(r+p)的输出信号，[·]T表示矩阵转置运算；
(2c)通过Xmr(t)构建均匀线阵Um中所有子阵的输出信号
(2d)通过Xm(t)构建分布式阵列U中所有子阵的子阵输出信号X(t)＝{X1(t),...,Xm(t),...,XM(t)}；
步骤3)构造子阵输出信号X(t)的测量向量
(3a)通过子阵输出信号X(t)中Xm(t)的每个Xmr(t)和远场窄带信号yk(t)计算互相关向量再通过构造互相关矩阵其中，[·]H表示共轭转置操作；
互相关向量是通过波形已知的远场窄带信号yk(t)和Xmr(t)获得的，含有波形已知的远场窄带信号的波形信息。
(3b)对Wmk进行共轭转置，通过Wmk和Wmk的共轭转置Wmk H计算得到子阵信号矩阵R′mk＝WmkWmk H；
(3c)对R′mk进行向量化，得到列向量Zmk＝vec{R′mk}，然后通过Zmk构造子阵输出信号X(t)中Xm(t)的测量向量并通过构造子阵输出信号X(t)的测量向量其中，vec{·}表示按列拉直操作，和中中的[；]表示换行操作；
步骤4)构造分布式阵列U的阵列流型字典
(4a)采用空间网格划分方法，并根据信号源的空域稀疏特性，将观测空域[-90°,90°]等间隔划分成V个固定值的角度其中，V＞＞K，表示第v个固定角度值；
(4b)通过子阵umr和固定角度值构建对应子阵umr的导向矢量其中， 表示Um的角度偏移值，
(4c)通过构建子阵集合的导向矢量
(4d)对进行共轭转置，并通过以及的共轭转置计算子阵字典矩阵
(4e)对进行向量化，得到列向量然后通过构造均匀线阵Um中所有子阵的阵列流型字典则分布式阵列U中所有子阵的阵列流型字典为
步骤5)基于压缩感知获取已知波形信源的波达方向估计值
(5a)采用凸优化问题的公式，并通过测量向量和阵列流型字典计算目标矢量s＝[s1,...,sv,...,sV]T：
min||s||1
其中，s表示一个维度为V×1的目标矢量，s＝[s1,...,sv,...,sV]T，表示一个维度为(MV)×1的矢量，Sm＝[sm1,...,smv,...,smV]T，并且矢量s与矢量之间存在关系为sv＝||[s1v,...,smv,...,sMv]T||2，||·||1表示求向量的1-范数，||·||2表示求向量的2-范数，min表示求最小值，s.t.表示约束关系，ε表示误差的允许值。
(5b)以的值为x轴坐标，以目标矢量s＝[s1,...,sv,...,sV]T的值为y轴坐标，绘制幅度谱图，从该幅度谱图中按照从高到低的顺序寻找幅值较大的前K个谱峰，这些谱峰的峰值点所对应的x轴坐标即为所求的K个已知波形信源的波达方向估计值
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