申请/专利权人：青岛理工大学

申请日：2022-07-29

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN115267659B

主分类号：G01S3/802

分类号：G01S3/802

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.11.18#实质审查的生效;2022.11.01#公开

摘要：本发明公开了一种基于Toeplitz重构MUSIC算法的方位估计方法。本专利方法通过阵元接收数据的自协方差和MMUSIC算法的自协方差矩阵来构造新的协方差矩阵，利用新的协方差矩阵构造Toeplitz矩阵。然后对该矩阵进行特征值分解得到相应的信号子空间和噪声子空间，然后通过谱峰搜索得到精确方位角估计值。本专利方法既能精确的对多个相干信号进行方位估计，也不会影响非相干信号的方位估计精度，并且在低信噪比、小快拍以及信号入射角度间隔较小的情况下也具有良好的估计性能，在实际工程中具有较大的应用价值。

主权项：1.一种基于Toeplitz重构MUSIC算法的方位估计方法，其特征在于：方位估计方法包括如下步骤：步骤一、将M个阵元构成的水听器阵的接收数据表示为Xt＝AθSt+Nt，其中Xt＝[x1t,x2t,…,xMt]T为阵元接收数据矩阵，Aθ＝[aθ1,aθ2,…,aθK]为阵列导向矢量矩阵，St＝[s1t,s2t,…,sKt]T为入射到均匀线阵上的信源信号矢量，K表示入射信号的个数，Nt＝[n1t,n2t,…,nMt]T为水听器阵接收的高斯白噪声数据矩阵，t＝1,2,…,N，表示阵列数据的采样索引，式中上标“T”表示矩阵的转置；步骤二、根据公式计算步骤一中阵列接收数据Xt的协方差矩阵的估计值，式中上标“H”表示矩阵的共轭转置；步骤三、设置M×M阶的反对角矩阵J，令该矩阵副对角线元素为1，其余元素均为0，即步骤四、对步骤一中的阵元接收数据矩阵Xt取共轭得到X*t，式中上标“*”表示矩阵的共轭；步骤五、根据步骤四中X*t构造新的接收数据矩阵：Yt＝JX*t；步骤六、根据步骤五中的Yt构造新的协方差矩阵其中为RX的共轭转置；步骤七、根据步骤二中的协方差矩阵RX和步骤六中的协方差矩阵RY构造新协方差矩阵R，计算公式为步骤八、选取步骤七中的新协方差矩阵R的第一列和第一行，分别记为e1，e2，根据e1和e2构造Toeplitz矩阵步骤九、对步骤八中的Toeplitz矩阵进行特征值分解，得到特征值分别为λ1,…,λM，和特征值对应的特征向量u1,…,uM，取前M-K个小特征值对应的特征向量构成噪声子空间步骤十、根据水听器阵列结构，计算水听器阵列流型向量公式中，d表示阵元间距，λ为信号波长，θ为信号参数范围；步骤十一、计算目标空间谱估计值步骤十二、对空间谱进行谱峰搜索，空间谱极值对应的角度即为目标入射角的估计值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛理工大学 一种基于Toeplitz重构MUSIC算法的方位估计方法

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