[发明专利]一种任意阵接收对称虚拟变换2D‑DOA分离算法

说明书

技术领域

本发明涉及雷达领域，特别涉及一种任意阵接收对称虚拟变换2D‐DOA分离算法。

背景技术

在雷达领域中，确定DOA(Direction Of Arrival，波达方向)一直是研究的重要课题。

在现有的技术中，常用的有最大似然和MUSIC(Multiple Signal Classification，多信号分类)和ESPRIT(Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques，借助旋转不变技术估算信号参数)方法，其中ESPRIT通过计算闭式解的方法，就可以得到信源的方位角和俯仰角两个重要参数，从而完成对DOA的估计，不需像最大似然和MUSIC方法那样要经过对谱峰进行搜索，可以显著降低相关数据的计算量和存储量。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

作为其中较为优秀的方法，ESPRIT算法因构造旋转不变性子阵而容易造成的阵列孔径损失，导致无法对DOA进行准确估计。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明提供了一种任意阵接收对称虚拟变换2D‐DOA分离算法，所述任意阵接收对称虚拟变换2D‐DOA分离算法，包括：

部署用于接收信源的原始接收阵列；

根据所述原始接收阵列，构建2l组与所述原始接收阵列结构相同的虚拟接收阵列；

通过所述原始接收阵列接收到的原始信号矢量为x₀(t)，通过所述2l组虚拟接收阵列接收到的虚拟信号矢量为x_k(t)，对所述虚拟信号矢量x_k(t)进 行虚拟内插变换，得到虚拟变换因子B_k；

基于所述虚拟变换因子B_k，对所述原始信号矢量和所述虚拟信号矢量进行叠加合并运算，得到虚实矩阵X；

对所述虚实矩阵X的协方差矩阵进行特征值分解，获取旋转不变因子矩阵对应的特征值D_p；

对所述虚实矩阵X中的参数Φ进行反解，得到信源相对于所述原始接收阵列的俯仰角数值，在所述俯仰角对应的范围内根据MUSIC算法进行一维搜索，确定所述信源相对于所述原始接收阵列的方位角数值。

可选的，所述根据所述原始接收阵列，构建2l组与所述原始接收阵列结构相同的虚拟接收阵列，包括：

令所述原始接收阵列中心的位置作为X‐O‐Y平面的原点，使得所述原始接收阵列中的所述阵元均位于所述X‐O‐Y平面内，构建X‐Y‐Z空间坐标系；

在所述X‐Y‐Z空间坐标系内，沿Z轴的正方向构建L组与所述原始阵列结构相同的虚拟接收阵列，沿Z轴负方向构建L组与所述原始阵列结构相同的虚拟接收阵列。

可选的，所述基于所述虚拟变换因子B_k，对所述原始信号矢量和所述虚拟信号矢量进行叠加合并运算，得到虚实矩阵X，包括：

所述原始信号矢量为x₀(t)＝A₀s(t)+n₀(t)，每个所述虚拟信号矢量为x_k(t)＝B_kA₀s(t)+n_l(t)＝B_-lA₀Φ_k+ls(t)+n_k(t)；

对所述原始信号矢量和2l个所述虚拟信号矢量进行求和运算，得到 结合x_-l-x_l的运算结果，得到叠加求和运算的结果即虚实矩阵 其中，

可选的，对所述虚实矩阵X的协方差矩阵进行特征值分解，获取旋转不 变因子矩阵对应的特征值D_p，包括：

获取所述虚实矩阵X的协方差矩阵，对所述虚实矩阵X的协方差矩阵进行特征值分解，得到虚实信号子空间U_s1、U_s2；

根据所述虚实信号子空间U_s1、U_s2的旋转不变关系求得旋转不变因子矩阵，获取所述旋转不变因子矩阵的特征值D_p。

可选的，对所述虚实矩阵X中的参数Φ进行反解，得到信源相对于所述原始接收阵列的俯仰角数值，在所述俯仰角对应的范围内根据MUSIC算法进行一维搜索，确定所述信源相对于所述原始接收阵列的方位角数值，包括：