[发明专利]一种信源数估计方法及其波达方向估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及波达方向估计中的信号处理方法，特别涉及一种基于特征空间的信源数估计方法，以及采用该信源数估计方法的波达方向估计方法。

背景技术

波达方向估计中的大多数处理方法是基于信号子空间算法，在这种处理方法中要求信号源数目(简称信源数)是已知的，则信号子空间与噪声子空间相互正交，由此得到正确的波达方向估计。但是在实际情形下，进行波达方向估计时往往不知道信源数，所以就需要首先估计信源数，如果信源数目估计错误，则造成信号子空间与噪声子空间不再正交，从而造成信源的漏警或虚警以及波达方向估计结果的偏差。因此信源数估计是波达方向估计中的关键技术。

王永宁在“空间谱估计理论与算法，北京：清华大学出版社，2004，11”一书中认为H.T.Wu等人提出的信源数的盖氏圆估计法是好方法。H.T.Wu等人的文章“Source number estimator using Gerschgorin disks，Proc.ICASSP，Adelaide，Australia，Apr.1994，261-264”，和“Source number estimation usingtransformed Gerschgorin radii，IEEE Trans.on SP，1995，43(6)：1325-1333”，以及“Gerschgorin radii based source number detection for closely spacedsignals，Proc.IEEE int.Conf.Acoust.Speech，Signal processing.Atlanta，May，1996，3054-3057”提出了信源数的盖氏圆盘估计法，该方法的基本技术方案为不需要具体知道信号协方差矩阵的特征值的数值，只是利用盖氏圆盘定理估计出各特征值的位置，信号的盖氏圆盘半径大，噪声的盖氏圆盘半径小，由半径较大的盖氏圆盘数目估计信源数。在上述基础上，H.T.Wu等人提出了一种启发式的判据，区分出信号和噪声的特征值，由此估计信源数。但是在信噪比较低时，常常会产生欠估计和过估计。而且在空间相关色噪声的相关系数较大时，性能退化。另外，在盖氏圆盘估计法中，要对(M-1)×(M-1)阶信号协方差矩阵进行特征值分解，其中M是传感器基元数，而在波达方向估计中要对M×M阶信号协方差矩阵进行特征值分解。因此，为了得到正确的波达方向，如果采用盖氏圆盘估计法进行信源数的估计，就不可避免地如刚才所述的要进行两次特征值分解，这耗费了大量的计算量，增加了硬件的开销。再次，它难以在实数空间中进行运算，不能获得实数空间中运算量减小的好处。

综上所述，鉴于现有的盖氏圆盘估计信源数的方法存在不足，因此就需要一种新的信源数估计方法，它的估计精度高、运算量小和鲁棒性好。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术不足，提供适用于波达方向估计技术的一种具有估计精度高、运算量小和鲁棒性好的信源数估计方法。

为了达到上述目的，根据本发明的第一方面，提供一种信源数估计方法，包括如下步骤：

(1)获得均匀线阵所接收的信号X(t)，X(t)＝[x₁(t)，x(t)，…x_M(t)]^T为M×1的矢量，其中x₁，...x_M表示所述均匀线阵中基元1到M接收的信号，t表示时刻；

(2)由接收信号计算协方差矩阵

(3)将进行特征值分解，得到它的特征矢量矩阵U_C＝[q₁，q₂…q_M]，其中q_i是的特征矢量，q_i＝[q_1i，q_2i…q_mi…q_Mi]^T，i＝1，2，…M；

(4)根据q_i计算信源数m。