一種移動(dòng)傳感器陣列aoa檢測(cè)的和差算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于無線電領(lǐng)域，特別涉及一種移動(dòng)傳感器陣列AOA檢測(cè)的和差算法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在雷達(dá)領(lǐng)域中，確定AOA(Angle of Arrival，波達(dá)方向）一直是研宄的重要課題。
[0003] 在現(xiàn)有的技術(shù)中，常用的有最大似然和MUSIC(Multiple Signal Classification,多信號(hào)分類）和 ESPRIT(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques，借助旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)估算信號(hào)參數(shù)）方法，其中ESPRIT 通過計(jì)算閉式解的方法，就可以得到信源的方位角和俯仰角兩個(gè)重要參數(shù)，從而完成對(duì)AOA 的估計(jì)，不需像最大似然和MUSIC方法那樣要經(jīng)過對(duì)譜峰進(jìn)行搜索，可以顯著降低相關(guān)數(shù) 據(jù)的計(jì)算量和存儲(chǔ)量。
[0004] 在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)至少存在以下問題：
[0005] 作為其中較為優(yōu)秀的方法，由于ESPRIT對(duì)陣列結(jié)構(gòu)有特定要求，而且在低信噪比 下估計(jì)精度不高。，導(dǎo)致無法對(duì)AOA進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明提供了一種移動(dòng)傳感器陣列AOA檢測(cè)的和差算 法，所述移動(dòng)傳感器陣列AOA檢測(cè)的和差算法，包括：
[0007] 步驟一，部署信號(hào)接收陣列；
[0008] 步驟二，按預(yù)設(shè)時(shí)刻通過所述信號(hào)接收陣列進(jìn)行信號(hào)接收，接收到的信號(hào)為Xl、 X2、…、xk，其中，k為不同的接收時(shí)刻；
[0009] 步驟三，根據(jù)所述接收到的信號(hào)，確定前K個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和χΣΚ，前（n-l)K個(gè) 時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和x s(Iri)K，對(duì)所述前（n-l)K個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和進(jìn)行修正，得到修正后的前 (n-1) K個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)和 X Σ (η-1)K ?
[0010] 步驟四，獲取第ηΚ個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲取修正后的第ηΚ個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)，結(jié) 合所述前K個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)和χ ΣΚ'，得到修正后的樣本矩陣；
[0011] 步驟五，將所述前（n-l)K個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)和χΣ(η_1)κ'與所述修正后的樣本矩陣 合并，得到合并矩陣X，所述合并矩陣X = AS + N，其中陣列流型又1，其中As2 = \_?Σ2_ ΑΣ1 π 〇
[0012] 步驟六，對(duì)所述合并矩陣X的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，得到特征值序列，獲取 所述特征值序列中最大的特征值對(duì)應(yīng)的信號(hào)子空間U s，此時(shí)存在非奇異矩陣Τ，使得所述信 號(hào)子空間隊(duì)與所述陣列流型義之間存在關(guān)系為，Us=IT;
[0013] 步驟七，所述信號(hào)子空間Us包括第一信號(hào)子空間Usi和第二信號(hào)子空間U s2，所述第 一信號(hào)子空間Usi對(duì)應(yīng)所述陣列流型又中的Asi，所述第二信號(hào)子空間對(duì)應(yīng)所述陣列流型A 中的 ΑΣ2，即 =「念S1]T，根據(jù)所述 As2= A Σ1Π ，有 Us2= UsJ-1IIT = υ31Ψ，其 1_ΛΣ2_ 中π = Γ?ψΤ，所述ψ稱為Π 的相似變換矩陣，對(duì)所述ψ進(jìn)行特征分解，得到特征值矩 陣D ;
[0014] 步驟八，根據(jù)所述特征值矩陣D，確定發(fā)射所述信號(hào)的信源相對(duì)于所述接收陣列的 俯仰角和方位角。
[0015] 可選的，所述按預(yù)設(shè)時(shí)刻通過所述信號(hào)接收陣列進(jìn)行信號(hào)接收，接收到的信號(hào)為 Xl、乂2、···、Xk，手舌：
[0016] 在&時(shí)刻通過所述信號(hào)接收陣列進(jìn)行第一次信號(hào)接收，得到所述信號(hào)接收陣列在 所述1^時(shí)刻的接收數(shù)據(jù)X i = As Jt1Hn1;
[0017] 在所述間隔Λ τ后，即在t2時(shí)刻通過所述信號(hào)接收陣列進(jìn)行第二次信號(hào)接收，得 到所述信號(hào)接收陣列在所述t2時(shí)刻的接收數(shù)據(jù) +Il2;
[0018] 依次類推，每過所述間隔λ τ后，通過所述信號(hào)接收陣列進(jìn)行信號(hào)接 收，在tk= t d (k_l) △ τ時(shí)亥I」，得到所述信號(hào)接收陣列在所述^時(shí)刻的接收數(shù)據(jù)
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種移動(dòng)傳感器陣列AOA檢測(cè)的和差算法，其特征在于，所述移動(dòng)傳感器陣列AOA檢 測(cè)的和差算法，包括： 步驟一，部署信號(hào)接收陣列； 步驟二，按預(yù)設(shè)時(shí)刻通過所述信號(hào)接收陣列進(jìn)行信號(hào)接收，接收到的信號(hào)為Xl、x2、…、 xk，其中，k為不同的接收時(shí)刻； 步驟三，根據(jù)所述接收到的信號(hào)，確定前K個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和χΣΚ，前（n-1) K個(gè)時(shí)刻接 收數(shù)據(jù)和xs(Iri)K，對(duì)所述前（n-l)K個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和進(jìn)行修正，得到修正后的前（n-l)K個(gè) 時(shí)刻修正數(shù)據(jù)和 X Σ (η-1)K ? 步驟四，獲取第ηΚ個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲取修正后的第ηΚ個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)，結(jié)合所 述前K個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)和χΣΚ'，得到修正后的樣本矩陣； 步驟五，將所述前（n-l)K個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)和χΣ(η_1)κ'與所述修正后的樣本矩陣合 并，得到合并矩陣X，所述合并矩陣X = AS + N,其中陣列流型A= ，其中As2 = ΑΣ1Π 〇 步驟六，對(duì)所述合并矩陣X的協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，得到特征值序列，獲取所述 特征值序列中最大的特征值對(duì)應(yīng)的信號(hào)子空間Us，此時(shí)存在非奇異矩陣Τ，使得所述信號(hào)子 空間隊(duì)與所述陣列流型又之間存在關(guān)系為，Us=^T ; 步驟七，所述信號(hào)子空間Us包括第一信號(hào)子空間Usi和第二信號(hào)子空間Us2，所述第一信 號(hào)子空間Usi對(duì)應(yīng)所述陣列流型A中的ΑΣ1，所述第二信號(hào)子空間對(duì)應(yīng)所述陣列流型義中的 As2，即 Us= Hsi 二含Σ1，根據(jù)所述 As2=A Σ1Π ，有 Us2= UsJ-1IIT = UsA其中 Π = ?^ΨΤ，所述Ψ稱為Π 的相似變換矩陣，對(duì)所述Ψ進(jìn)行特征分解，得到特征值矩陣D ; 步驟八，根據(jù)所述特征值矩陣D，確定發(fā)射所述信號(hào)的信源相對(duì)于所述接收陣列的俯 仰角和方位角。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的移動(dòng)傳感器陣列AOA檢測(cè)的和差算法，其特征在于，所述按預(yù) 設(shè)時(shí)刻通過所述信號(hào)接收陣列進(jìn)行信號(hào)接收，接收到的信號(hào)為 Xl、X2、…、xk，包括： 在h時(shí)刻通過所述信號(hào)接收陣列進(jìn)行第一次信號(hào)接收，得到所述信號(hào)接收陣列在所述 1^時(shí)刻的接收數(shù)據(jù)X丨=As i U1Hn1; 在所述間隔△ τ后，即在t2時(shí)刻通過所述信號(hào)接收陣列進(jìn)行第二次信號(hào)接收，得到所 述信號(hào)接收陣列在所述t2時(shí)刻的接收數(shù)據(jù)X2=A€>Sih；)/ yik +Il2 ; 依次類推，每過所述間隔△ τ后，通過所述信號(hào)接收陣列進(jìn)行信號(hào)接收， 在tk= t d(k-Ι) Δ τ時(shí)亥I」，得到所述信號(hào)接收陣列在所述&時(shí)刻的接收數(shù)據(jù) Χ，ΑΦ[;'-恤 +Iit， ^ , ( -^ArrcosA ^j^Arvcospr Λ 其中，φ為對(duì)角陣，并且Φ = e 2 ·· e A 。 V J
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的移動(dòng)傳感器陣列AOA檢測(cè)的和差算法，其特征在于，所述根據(jù) 所述接收到的信號(hào)，確定前K個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和χ ΣΚ，前（n-l)K個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和χΣ(η_1)κ， 對(duì)所述前K個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和以及所述前（n-1) K個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和進(jìn)行修正，得到修正后 的前K個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)和χΣΚ'，修正后的前（n-l)K個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)和χ Σ(η_1)κ'，包括： 前K個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和χΣΚ，具體為
前〇1-1)1(個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)和^(11_1)1?，具體為
修正后的前（η-ι)κ個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)和χ Σ(η_1)κ'
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的移動(dòng)傳感器陣列AOA檢測(cè)的和差算法，其特征在于，所述獲取 第ηΚ個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)，進(jìn)而獲取修正后的第ηΚ個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)，結(jié)合所述前K個(gè)時(shí)刻修正 數(shù)據(jù)和χ Σ/，得到修正后的樣本矩陣，包括： 第ηΚ個(gè)時(shí)刻接收數(shù)據(jù)χΛ，具體為 XnK X ΣηΚ X Σ (η-1)Κ; 修正后的第ηΚ個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)χΛ = (χΣΛ-χΣ(η_1)κ；Γ ; 樣本矩陣Σ，
〇
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的移動(dòng)傳感器陣列AOA檢測(cè)的和差算法，其特征在于，所述將所 述前（n-l)K個(gè)時(shí)刻修正數(shù)據(jù)和χΣ(η_ 1)κ'與所述修正后的樣本矩陣合并，得到合并矩陣X， 所述合并矩陣X =又S + N，包括： 所述合并矩陣X，具體為
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的移動(dòng)傳感器陣列AOA檢測(cè)的和差算法，其特征在于，所述根據(jù) 所述特征值矩陣D，確定發(fā)射所述信號(hào)的信源相對(duì)于所述接收陣列的俯仰角和方位角。，包 括： 第P個(gè)信源相對(duì)于所述接受陣列的俯仰角為 β P= acos ((-angle (E-D) / λ /ν/ Δ τ /Κ/2/ π )) *180/ JT 0
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種移動(dòng)傳感器陣列AOA檢測(cè)的和差算法，屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域。所述發(fā)明包括部署信號(hào)接收陣列，并通過將信號(hào)接收陣列進(jìn)行移動(dòng)，在移動(dòng)過程中的不同時(shí)刻進(jìn)行信號(hào)接收，并根據(jù)接收時(shí)間的不同分別構(gòu)成兩個(gè)矩陣，將兩個(gè)矩陣進(jìn)行合并進(jìn)而由特征值分解得到旋轉(zhuǎn)不變因子，對(duì)旋轉(zhuǎn)不變因子進(jìn)行反解，得到信源相對(duì)于信號(hào)接收陣列的俯仰角和方位角。相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，能夠充分利用了接收數(shù)據(jù)信息，提高了信號(hào)源角度的估算精度，并且還可以克服了傳統(tǒng)ESPRIT方法對(duì)陣列結(jié)構(gòu)要求的局限性和在低信噪比下精度不高的缺陷。
【IPC分類】G01S7-02
【公開號(hào)】CN104833958
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510158631
【發(fā)明人】聶衛(wèi)科, 徐楷杰, 解虎, 李進(jìn), 馮大政
【申請(qǐng)人】西北大學(xué)
【公開日】2015年8月12日
【申請(qǐng)日】2015年4月3日