個網(wǎng)格間距
：，在角度范圍為ΛΘ=Δ φ ?3° 范圍內(nèi)，將69 X 69二維網(wǎng)格的所有(θ，φ )值代入下式
[0033]
進行精細的2-D MUSIC搜索， 找尋目標，完成測向。
[0034] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明主要是利用基于MUSIC的混合方法，先進行大刻度D0A搜 索，確定目標區(qū)域后再進行小刻度D0A搜索，從而減少了單獨使用root-MUSIC或者MUSIC時 的運算量，實現(xiàn)了相同的D0A估計效果，并且該方法容易硬件實現(xiàn)。
【附圖說明】
[0035] 圖1為本發(fā)明方法的流程圖；
[0036] 圖2為方位角估計的均方根誤差和輸入信噪比關系圖；
[0037] 圖3為俯仰角估計的均方根誤差和輸入信噪比的關系圖；
[0038] 圖4為方位角估計的均方根誤差和快拍數(shù)關系圖；
[0039] 圖5為俯仰角估計的均方根誤差和快拍數(shù)的關系圖。
【具體實施方式】
[0040] 下面結合附圖和具體實施例對本發(fā)明進行詳細說明。
[0041 ]實施例
[0042]本發(fā)明按照附圖1的流程來進行方法實施。
[0043]首先假定來自不同角度的兩個信號入射到天線陣列上，并且，每次仿真都隨機生 成 D0A。
[0044] 步驟一、為實現(xiàn)校準的目的，在一些方位上測量陣元響應，并通過2-D IDFT來計算 采樣矩陣Γ。需要特別說明的是，對于給定的陣列而言，該離線過程僅需要執(zhí)行一次即可。
[0045]步驟二、收集快拍來構造協(xié)方差矩陣
，對其進行特征分解，得到 噪聲特征向量En和矩陣BzI^E^Efr。
[0046]步驟三、計算B的對角元素的和，得到矩陣D，然后計算D中每個對角元素的和，并以 此構造矩陣C。具體操作如下：
[0047]首先，矩陣B=rffE"Efr，用分塊矩陣形式表示如下：
[0049] 其中，每個塊矩陣都是一fMaXMa的矩陣，Ma=Me = 51。
[0050]其次，計算所有2ΜΘ-1個對角線上塊元素的和得如下向量：
[0052]
同樣地，對C的第i個列向量，計算所有2Me_l個對角線上塊
[0055] 可以重寫空間譜如下：
[0057] 其中：
，二者均是范德 蒙德結構向量
符號的第(m，n) 個元素。
[0058] 步驟四、對矩陣C使用2-D FFT變換。先對矩陣C的2Me-l個列進行他個點的FFT計算， 再對所得到的Λ個行進行犯個點的FFT計算。他和犯可以取一個合適的值，如256。然后對這 個粗空間譜進行最小值搜索，對應于D0A的粗搜索。
[0059]步驟五、在一個很小的角度區(qū)域內(nèi)，對每個D0A粗搜索應用2-D MUSIC方法來進行 精細的D0A搜索。比如，在步驟4)粗搜索中得到的某個D0A粗搜索結果（Θ^ΦΟ,在角度ΘΕ [Θ^ΔΘΑ+ΔΘΒΦΜΦ^Δ φ，φ1+Δ φ](其中ΔΘ和Δ φ是搜索距離）的范圍內(nèi)，劃分 成若干網(wǎng)格，進行精細的小刻度2-D MUSIC搜索，找尋目標，完成測向。
[0060] 針對步驟5)，本實例提供一種具體實施例:對每個粗搜索D0A結果的附近角度區(qū)域
進行網(wǎng)格細分，局部網(wǎng)格數(shù)取值為& = 92 = 69。每個網(wǎng)格間距為 為ΔΘ=Δ φ ?3°范圍內(nèi)，將69X69二維網(wǎng)格的所有（θ，φ)值代入下式
中進行精細的2-D MUSIC搜索，找尋目標， 完成測向。
[0061] 圖2和圖3考察了當輸入信噪比（SNR)從-10dB變到20dB和快拍數(shù)取200時，D0A的估 計值和真實值之間的均方根誤差(RMSE)性能。圖4和圖5,闡明了在信噪比為10dB條件下， D0A估計的均方根誤差與快拍數(shù)之間的關系。從四幅圖可以看出，在取值為見=犯=4096時， 本專利所提出的混合方法可以實現(xiàn)與2-D root-MUSIC方法幾乎一樣的估計效果，并且好于 在取值為Νι = Ν2 = 256時的效果。
[0062] 以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，應當指出的是，凡 在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保 護范圍之內(nèi)。
【主權項】
1. 一種適用于任意陣列結構的低運算復雜度的二維測向方法，其特征在于，該方法包 括： 1) 在一些方位上測量陣元響應，并通過2-D IDFT來計算采樣矩陣Γ ; 2) 收集快拍來構造協(xié)方差矩陣對其進行特征分解，得到噪聲特征 向量En和矩陣3) 沿著矩陣B的每條對角線，計算分塊矩陣的和，得到矩陣D，然后沿矩陣D的每條對角 線，計算各元素之和，并W此構造矩陣C; 4) 對矩陣C使用2-D FFT變換來對DOA進行粗捜索； 5) 在一個很小的角度區(qū)域內(nèi)，對每個DOA粗捜索應用2-D MUSIC方法來進行精細的DOA 捜索，找尋目標，完成測向。2. 根據(jù)權利要求1所述的一種適用于任意陣列結構的低運算復雜度的二維測向方法， 其特征在于，對于給定的陣列而言，步驟1)執(zhí)行一次。3. 根據(jù)權利要求1所述的一種適用于任意陣列結構的低運算復雜度的二維測向方法， 其特征在于，步驟3)包括W下步驟： 首先，矩陣β=γη:Εμ巧Γ，用分塊矩陣形式表示如下：，其中，每個塊矩陣都是一個Ma XMa的矩陣； 其次，計算所有2Me-l個對角線上塊元素的和，得到向量，其中，!同樣地，對C的第i個列向量，計算所有2Me-l個對角線上塊元素的和可得：，符號[C]m,n表示C的第(m，n)個元素。4. 根據(jù)權利要求1所述的一種適用于任意陣列結構的低運算復雜度的二維測向方法， 其特征在于，步驟4)包括:先對矩陣C的2Me-l個列進行化個點的FFT計算，再對所得到的化個 行進行化個點的FFT計算，然后對運個粗空間譜進行最小值捜索，對應于DOA的粗捜索。5. 根據(jù)權利要求1所述的一種適用于任意陣列結構的低運算復雜度的二維測向方法， 其特征在于，步驟5)包括:步驟4)粗捜索中得到的DOA粗捜索結果（θι，φι)，在角度0￡[01- ΔΘ，θι+ΔΘ]，φΕ[φ廣Δφ，φι+Δφ]的范圍內(nèi)，劃分成若干網(wǎng)格，進行精細的小刻度2-D MUSIC捜索，其中ΔΘ和Δ Φ是捜索距離。6.根據(jù)權利要求5所述的一種適用于任意陣列結構的低運算復雜度的二維測向方法， 其特征在于，對每個粗捜索D0A結果的附近角度區(qū)域進行網(wǎng)格細分，局部網(wǎng)格數(shù)取值為化= 化= 69,每個網(wǎng)格間距為度，在角度范圍為A目二Δ Φ - 3°范圍內(nèi)，將69X69二 4096 維網(wǎng)格的所有(Θ，Φ)值代入下式 W化如=d(化則"0-"Ε"Ε??η?1〇9.#)二P(抑CpW)中，進行精細的2-D MUSIC捜索，找尋 目標，完成測向。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種適用于任意陣列結構的低運算復雜度的二維測向方法，該方法包括：通過2-D？IDFT來計算采樣矩陣Γ；構造協(xié)方差矩陣得到噪聲特征向量En和矩陣計算分塊矩陣的和，得到矩陣D，然后沿矩陣D的每條對角線，計算各元素之和，并以此構造矩陣C；對矩陣C使用2-D？FFT變換來對DOA進行粗搜索；對每個DOA粗搜索應用2-D？MUSIC方法來進行精細的DOA搜索，找尋目標，完成測向。本發(fā)明大大減少了單獨使用root-MUSIC或者MUSIC時的運算量，實現(xiàn)了相同的DOA估計效果，并且該方法容易硬件實現(xiàn)。
【IPC分類】G01S3/00, G01S3/74, G01S3/80
【公開號】CN105572629
【申請?zhí)枴緾N201510956707
【發(fā)明人】莊杰, 喻娜, 張倩, 何寧, 薛順瑞, 馮新華
【申請人】成都航天通信設備有限責任公司
【公開日】2016年5月11日
【申請日】2015年12月17日