[发明专利]基于复旋转矩阵的非正交联合对角化回波信号处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及盲信号处理领域，尤其涉及一种基于复旋转矩阵的非正交联合对角化回波信号处理方法。

背景技术

自然界和现实生活中充满着各种各样的信息。为了从其中得到有用的信息，需要获取含有该信息的数据，通过处理这些数据来获取信息。通常含有信息的数据往往是多个成分的混合，很难处理，且信号传输通道的特性也很复杂。因此，从大量数据中提取出所需成分，进而获取有用信息的信号处理方法，便成为解决这一难题的有力工具。

盲源分离(Blind Source Separation，BSS)就是这样一种方法。它作为信号处理学科中的重要组成部分，有着非常重要的理论意义和实用价值。由于不相关性假设和统计独立性假设既具有一般性，又契合大量源信号产生的物理机制，因此盲源分离技术已成功的应用在许多领域中，成为解决众多信号处理问题的有力工具之一。

盲源分离技术发展至今，很多学者也提出了一些有效的方法。有学者基于雅克比(Jacobi)旋转，实现联合对角化，估计分离矩阵从而实现源信号分离的方法。有学者基于源信号的非白特性，以观测信号多个不同试验相关矩阵作为目标矩阵组，提出了基于二阶统计量的SOBI(Second-order Blind Indification)方法，此类算法通常要求待估计的混叠矩阵或分离矩阵为酉矩阵，因此需要对观测信号进行白化处理。然而对观测信号进行白化处理时不可能精确实现，且由此引入的额外误差无法由接下来的正交联合对角化算法消除。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明的目的在于提出一种基于复旋转矩阵的非正交联合对角化回波信号处理方法。

本发明的技术方案是在源信号与传输信号参数均未知的情况下，根据输入源信号的统计特性，仅利用观测信号分离出各个统计独立的源信号。提出了一种基于F-范数代价函数的Givens旋转和Hyperbolic旋转的复数域非正交联合对角化方法，通过连续的Givens旋转和hyperbolic旋转，实现复目标矩阵组的联合对角化。本发明联合估计Givens旋转矩阵和hyperbolic旋转矩阵的所有参数，避免了奇异解的出现，提高了计算效率。且最终得到的非正交联合对角化的协方差复矩阵的对角线上的元素即为从源信号(即雷达回波信号)中提取的有用信号。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种基于复旋转矩阵的非正交联合对角化回波信号处理方法，包括如下步骤：

步骤1，雷达接收回波信号，并根据接收所述回波信号的先后顺序将所述回波信号进行分组，确定每组回波信号的协方差复矩阵作为第一协方差复矩阵，从而得到多个第一协方差复矩阵，所述多个第一协方差复矩阵具有相同的维数，且每个第一协方差复矩阵中的元素由位置参数进行指示；

步骤2，将所述每个第一协方差复矩阵作为元素组成第一协方差复矩阵集合；

步骤3，根据位置参数的指定值，分别提取所述多个第一协方差复矩阵中所述位置参数的指定值所指示的元素，并构造第一代价函数；

步骤4，求解所述第一代价函数，得到第一旋转矩阵；

步骤5，将所述多个第一协方差复矩阵分别与所述第一旋转矩阵相乘，相乘后得到多个第二协方差复矩阵，所述多个第二协方差复矩阵组成第二协方差复矩阵集合；

步骤6，根据所述位置参数的指定值，分别提取第二协方差复矩阵集合中每个第二协方差复矩阵中所述位置参数的指定值指示的元素；

步骤7，根据所述第二协方差复矩阵集合中每个第二协方差复矩阵中所述位置参数的指定值指示的元素，构造第二代价函数；

步骤8，求解所述第二代价函数，得到第二旋转矩阵；

步骤9，所述第二协方差复矩阵集合中每个第二协方差复矩阵与所述第二旋转矩阵相乘，相乘后得到多个第三协方差复矩阵，所述多个第三协方差复矩阵组成第三协方差复矩阵集合；

步骤10，改变所述位置参数的指定值，将所述第三协方差复矩阵集合赋值给所述第一协方差复矩阵集合，然后循环执行步骤3至步骤9，直至遍历完所有位置参数，得到最终的第三协方差复矩阵集合；

步骤11，若所述第一旋转矩阵的参数或所述第二旋转矩阵的参数中的至少一个满足对应的预设门限，则所述最终的第三协方差复矩阵集合中的每个第三协方差复矩阵即为对所述每组回波信号的协方差复矩阵进行非正交联合对角化的结果；

若所述第一旋转矩阵的参数和所述第二旋转矩阵的参数同时不满足对应的预设门限，则继续循环执行步骤3至步骤10，直至所述第一旋转矩阵的参数和所述第二旋转矩阵的参数中的至少一个满足预设门限。