[发明专利]一种基于插值的多信源二维频率估计方法

说明书

本发明适用于信号处理技术改进领域，提供了一种基于插值的多信源二维频率估计方法，包括以下步骤：S1、对接收各路信号进行频率残差估计、幅度值估计进行初始化归零处理；S2、对接收各路信号进行傅里叶变换并进行迭代处理获得精确的参数估计；S3、根据步骤S2中获得的估计参数计算获得信号的频率估计。二维插值算法精确度高于UE算法和IMDF算法，且所用时间明显小于其他算法。实验也说明了多目标的DOD或DOA有相同角度的情况下，所提算法仍然能够高效精确运行。

技术领域

本发明属于信号技术改进领域，尤其涉及一种基于插值的多信源二维频率估计方法。

背景技术

2维频率估计在MIMO雷达(multiple input multiple output)的DOA(Directorof Arrival)和DOD(Director of Depature)联合估计以及雷达、声呐和无线通信中的2维DOA估计中都有着广泛的应用。关于这一问题已经有许多研究方法，这些方法可以被分为两类：一类是非参数估计方法，一类是参数估计方法。二维傅里叶变换就是使用最为广泛的一种非参数估计方法。尽管通过快速傅里叶变换，该方法的计算效率较高，但是由于快速傅里叶变换的网格特性，导致该方法分辨率较低。参数类方法，假设已知信号的方程形式然后通过求解闭式解得到信号方程准确的参数估计。最大似然估计方法利用信号的范德蒙结构能够成功估计出一维信号频率，但是应用在二维频率估计中时，拥有很高的计算复杂度。因此出现了一些基于子空间的估计算法，如ESPRIT(estimation of signal parameters viarotational invariance technique)算法、MEMP(matrix enhancement and matrixpencil)算法和PUMA(principal-singular-vector utilization for modal analysis)算法，这类算法利用EVD(eigenvalue decomposition)和SVD(singular valuedecomposition)分解将接收到的信号分解为信号子空间和噪声子空间两部分。这类技术由于应用了SVD和EVD分解，计算复杂度较高的问题仍然未得到彻底解决。而且对于二维的频率估计，许多算法需要额外的匹配步骤这也增加了算法的复杂度，需要指出的是，当同一纬度有相同频率时，PUMA算法并不能成功匹配出信号频率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于插值的多信源二维频率估计方法，旨在解决上述的技术问题。

本发明是这样实现的，一种基于插值的多信源二维频率估计方法，所述多信源二维频率估计方法包括以下步骤：

S1、对接收各路信号进行频率残差估计、幅度值估计进行初始化归零处理；

S2、对接收各路信号进行傅里叶变换并进行迭代处理获得精确的参数估计；

S3、根基步骤S2中获得的参数估计计算获得信号的频率估计。

本发明的进一步技术方案是：所述步骤S2中还包括以下步骤：

S21、对接收各路信号进行傅里叶变换求出二维频谱最大窗估计，其函数式：

S22、利用函数计算各路信号的二维频率残差估计，其函数式为：

S23、通过减掉其他路信号在k路信号所在频率点处产生的幅值余项来获得幅度值的估计，其函数式：