[发明专利]一种基于天线阵列增广协方差矩阵的射频干扰源定位方法

说明书

本发明公开了一种基于天线阵列增广协方差矩阵的射频干扰源定位方法，包括如下步骤：(1)根据天线阵列的UV分布来构造虚拟填充天线阵列；(2)根据天线阵列的可见度函数对虚拟填充天线阵列进行可见度赋值，获取虚拟填充天线阵列各天线对的UV点对应的可见度；(3)根据虚拟填充天线阵列的各天线对的UV点对应的可见度构造增广协方差矩阵；(4)基于所构建的增广协方差矩阵，采用空间谱估计方法进行射频干扰源定位；与现有基于傅里叶变换算法的射频干扰源定位性能、基于直接协方差矩阵的射频干扰源定位性能相比，在分辨射频干扰源的个数、分辨射频干扰源的清晰程度方面具有很好的提升，本发明所构建的增广协方差矩阵还可显著提升亮温图像质量。

技术领域

本发明属于微波遥感技术领域，更具体地，涉及一种基于天线阵列增广协方差矩阵的射频干扰源定位方法。

背景技术

综合孔径技术已广泛应用于射电天文和地球遥感领域。该技术利用稀疏分布的小口径天线阵列，通过每对天线的相关平均方式，获取辐射场亮温图像的空间频率信息，然后根据空间频率信息重建辐射场的亮温图像。然而，当辐射场中某一点的亮温远高于它附近点的亮温时，由于天线阵列所采样的空间频率区域有限，利用傅里叶变换算法重建的亮温图像将存在明显的吉布斯现象(高亮温点附近区域的亮温被该高亮温点影响，呈现出与真实亮温不相符的值)。在地球遥感领域里，由于地表存在着射频干扰源(Radio FrequencyInterference，RFI)——高亮温点，RFI附近的、通过傅里叶变换算法得出的亮温数据将变得毫无意义。例如第一颗基于综合孔径技术的星载辐射计MIRAS(Microwave ImagingRadiometer by Aperture Synthesis)在探测具有RFI的辐射场时，RFI附近的亮温数据受到RFI影响呈现出错误数值，从而制约了后续土壤湿度与海洋盐度(Soil Moisture andOcean Salinity，SMOS)等地球物理参数的高精度反演。

当前消除或缓解RFI影响主要有两大途径：一是实现精确的RFI定位，并根据国际电信联盟(International Telecommunication Union，ITU)《无线电规则》，由各国无线电频谱管理部门强制关闭这些RFI；二是根据RFI的精确位置研究有效缓解RFI影响的成像方法。上述两大途径都需要RFI的精准定位。

在SMOS计划的资助下，A.Camps等人直接利用天线阵列获取的空间频率信息构造直接协方差矩阵，然后利用基于协方差矩阵的空间谱估计方法实现RFI的定位。实验数据表明，该方法比傅里叶变换算法具有更好的RFI定位性能。然而，受到阵列稀疏排布的制约，将空间谱估计方法直接应用于综合孔径辐射计，其RFI定位性能依然较差。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于天线阵列增广协方差矩阵的射频干扰源定位方法，其目的在于提高射频干扰源定位性能。

为实现上述目的，提供了一种基于天线阵列增广协方差矩阵的射频干扰源定位方法，包括如下步骤：

(1)根据天线阵列A的UV分布来构造虚拟填充天线阵列B；其中，天线阵列A的UV分布U_A是指由天线阵列A所有的UV点形成的一个序列；UV点是指将天线阵列里的天线i与天线j的坐标相减并作归一化处理所得到的数值；

(2)根据天线阵列A的可见度函数对虚拟填充天线阵列B进行可见度赋值，获取虚拟填充天线阵列B各天线对的UV点对应的可见度；

(3)根据虚拟填充天线阵列B的各天线对的UV点对应的可见度构造增广协方差矩阵；

(4)基于所构建的增广协方差矩阵，采用空间谱估计方法进行射频干扰源定位；其中，空间谱估计方法是指利用天线阵列各单元在空间不同位置点之间的关系去估计空间信号参数的方法。

优选地，上述基于天线阵列增广协方差矩阵的射频干扰源定位方法，其步骤(1)包括如下子步骤：