申请/专利权人：青岛理工大学

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117949890A

主分类号：G01S3/14

分类号：G01S3/14;G01S3/74;G06F17/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本专利公开了一种基于平行互质虚拟阵列的插值二维DOA估计方法。该专利方法引入虚拟阵列插值将应用于平行互质阵列构造均匀的线性虚拟阵列，利用凸优化重构等效接收信号的自协方差矩阵，利用补零方式重构等效接收信号的互协方差矩阵，从而构造具有增强二维角度自由度的扩展矩阵，通过奇异值分解和旋转不变技术获得自动匹配的二维角度估计。相比于传统的二维DOA估计方法，本专利方法更好地利用了阵列接收数据信息，能识别更多的入射信号，分辨能力高，不需要进行二维线性搜索或者角度参数匹配，实验仿真结果验证了提出算法的有效性和可靠性。

主权项：1.一种基于平行互质虚拟阵列的插值二维DOA估计方法，该方法适用于平行互质传感器阵列，所述的平行互质传感器阵列包括由子阵1和子阵2，子阵1沿Y轴展开，子阵2阵元数量与阵列结构与子阵1相同，且子阵2与子阵1平行放置，都放置XOY平面上，子阵2与子阵1的距离为d，其中d为信号的半波长，即d＝λ2；子阵1由一对均匀线阵嵌套而成，第一个均匀线阵由间隔Nd的M个传感器组成，所述M个传感器分别位于Y轴{0,Nd,2Nd,…,M-1Nd}的位置上，第二个均匀线阵则由间隔Md的N个传感器组成，分别位于Y轴{0,Md,2Md,…N-1Md}的位置上，其中M和N是互质整数，所述的两个线阵构成一个互质线阵，该互质线阵共由M+N-1个传感器组成；子阵2的阵元在X轴方向的坐标都为d,在Y轴方向的坐标与子阵1的对应阵元坐标相同；利用和θk分别表示第kk＝1,…,K个入射信源的方位角和俯仰角，利用αk和βk分别表示入射信号与X轴和Y轴的方向角，所述方向角与所述方位角和俯仰角之间的关系为：和其特征在于：DOA估计包括如下步骤：步骤一：子阵1和子阵2的阵列接收数据分别为Xt＝Ast+nxt和Yt＝AΩst+nyt，其中st＝[s1t,s2t,…,sKt]T表示入射信号矢量，nxt和nyt分别为子阵1和子阵2接收到的加性白高斯噪声数据矢量，且噪声与入射信号是无关的，A＝[aα1,…,aαK]为子阵1的流形矩阵，其中K表示入射信号的个数，S＝{zi,i＝1,2,…,M+N-1}表示子阵1和子阵2中的阵元位置集合，为旋转因子矩阵，式中[·]T表示矩阵的转置，diag{·}表示对角矩阵；步骤二：计算子阵1与子阵1的自协方差矩阵L为快拍数量，[·]H表示矩阵的共轭转置；步骤三：矢量化得到其中vec·表示将矩阵按列拉伸为长矢量，从v1中去重重复元素并排序获得虚拟阵列步骤四：对虚拟阵列进行插值得到虚拟阵列信号其中Sv＝{±Mn-Nmm＝0,1,…,M-1，N＝0,1,…,N-1}，[·]i表示位置i处的虚拟传感器的虚拟信号；步骤五：通过对向量中的元素进行重新排列可得步骤六：将步骤五中的协方差矩阵代入凸优化问题，利用凸优化工具箱对上述问题进行求解，得到插值以后的协方差矩阵Tz，其中P为与矩阵相同维度的投影矩阵，矩阵与P中的元素均与内插均匀阵列的矢量元素对应，但矩阵P对应内插阵元的元素值为0，其余为1，Tz为以向量z为第一列的厄米特托普利兹矩阵，τ表示正则化参数，表示Hadamard乘积，||·||F表示Frobenius范数，Tr·表示矩阵的迹，rank·为矩阵的秩；步骤七：计算子阵1与子阵2的互协方差矩阵矢量化得从v2中去重重复元素并排序获得虚拟阵列步骤八：对虚拟阵列进行插值得到虚拟阵列信号其中步骤九：通过对向量中的元素进行重新排列可得步骤十：根据步骤六得到插值以后的协方差矩阵T和步骤九得到的构造扩展矩阵步骤十一：对Rm进行特征值分解得到信号子空间U1，对U1进行分块得其中U11、U12的维度均为MN-1+1×K，构造矩阵步骤十二：对矩阵F进行特征分解得到特征值那么α角可以估计为步骤十三：将步骤十二得到的带入中得到估计值其中表示克罗内克积运算，构造步骤十四：对W进行奇异值分解，最小奇异值对应的右奇异向量vs，vs1为vs前K项，vs2为vs最后一项，计算对的每个元素进行计算，可得β角的估计步骤十五：由步骤十二得到的和步骤十四的可得方位角和俯仰角的估计值

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛理工大学 一种基于平行互质虚拟阵列的插值二维DOA估计方法

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