[发明专利]空间多普勒域中的稀疏DOA估计算法

说明书

技术领域

本发明涉及在稀疏角域以及稀疏多普勒域内，多天线阵列情况下的压缩频谱感知算法。

背景技术

在过去的数年中对波达信号DOA(Direction Of Arrival)的估计方法已经被广泛应用于各个领域，例如雷达、海域交通、水声追踪以及无线通信领域等等。因此关于DOA估计的一些算法也随之应运而生，比较常见的主要有多路信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)、最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)、最大似然方法(Maximum Likelihood)以及旋转不变的信号参数变化方法(Estimation of Signal Parameters via Rotational invariance techniques,ESPRIT)等。然而这些方法往往需要知道信号数目的先验信息，但是在当今非协作通信的环境下，无线设备以及服务器的数目都呈现爆炸性的增长，所以以上这些算法的实用性还有待改进。近几年压缩感知(Compressed-Sensing,CS)作为一项新型的研究方法和手段，能够使通过分析接收机处获取信号的内在稀疏特性，就可更好地改善信号的频谱感知性能。如果将CS技术应用于DOA估计中，同样可以很好地解决空间信号距离过近、快拍数较少的问题，并且还可以缓解一些参数估计方法所导致的限制，比如常见的相干信号和较大的样本支撑基等问题。

在CS理论支撑下对DOA的估计通常会涉及到两个问题，即空间信号谱估计以及阵列流型向量的选取。

发明内容

针对现有技术中的上述问题，本发明提出在稀疏角域以及稀疏多普勒域内，多天线阵列情况下的压缩频谱感知，利用接收信号的角度稀疏特性对DOA进行联合稀疏估计。在采样环节考虑频率的稀疏性，从而能有效减轻整个通信系统的负担。同时结合多普勒频移，对多路天线阵下的DOA进行估计。

本发明采取以下技术方案：空间多普勒域中的稀疏DOA估计算法,其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、CS架构下的稀疏DOA估计算法，

(1)存在L个电磁平面波，其中，l＝1,...L，表示未知信号方向θ_l的个数，表示投影方向；

(2)对于相同频率的窄带信号，其来波信号到达天线阵列后的信号强度m为天线阵元数，x_m是天线阵元在x轴的位置，f是天线阵元的有效长度，n_m是第m个天线上均值为零的加性高斯噪声样本；上式可变为y＝A(θ)s+n，其中y＝[y₁,y₂,...,y_M]^T∈C^M×1，θ＝[θ₁,θ₂,...,θ_L]，A(θ)＝[a(θ₁),a(θ₂),...,a(θ_L)]是M×L维的阵列流型矢量，s＝[W₁,W₂,...,W_L]^T∈C^L×1，n＝[n₁,n₂,...,n_M]^T∈C^M×1，展开可表示为

步骤二、将步骤一所述的信号强度y_m扩展至稀疏角域和稀疏多普勒域，

(1)将y＝A(θ)s+n进行傅里叶变换，得到y_f＝As_f+n_f，此时s_f和y_f是稀疏的；

(2)对于K个非零信号，用ζ表示信号s_f中每一行未知参数所对应的确定性功率值或能量值，得到DOA的估计进程如下：a)令L＝k＝1；b)当ζ_n≠0，并且θ_L＝θ_k时，L＝L+1；c)若k＜K，那么k＝k+1，同时返回至步骤b)；否则退出DOA的计算过程；

(3)取信号y_f的块状行信号，从每个行块中恢复出需要的稀疏信号，其中非零信号即所需要的DOA估计值；

步骤三、稀疏DOA估计算法，