[发明专利]数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法及系统

权利要求书

1.一种数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，所述方法包括：

当数据损失时，利用空间平滑方案构造重组数据矩阵，打乱受损元素的位置；

利用矩阵填充技术对重组数据矩阵进行数据恢复，并对重组数据矩阵的协方差进行特征分解；

基于特征分解得到的信号子空间以及噪声子空间得到空间频谱，并搜索空间频谱的尖峰得到DOA方向；

所述当数据损失时，利用空间平滑方案构造重组数据矩阵，打乱受损元素的位置的步骤，具体包括：

当受损矩阵中的一行或者多行数据整体缺失时，利用空间平滑方案对受损矩阵进行重组；

获得重组数据矩阵，所述重组数据矩阵中损失的元素不再分布在整行中；

所述利用空间平滑方案对受损矩阵进行重组的步骤，具体包括：

将受损矩阵划分为p个子阵，每个子阵的阵元数为m个，在每个快拍下，数据矩阵表示为：

其中，第i个子阵的导向矩阵为，是信号矢量，是高斯分布的噪声矢量，为接收到的L个窄带信号的信号入射角；

所述利用空间平滑方案对受损矩阵进行重组的步骤，还包括：

根据均匀线阵的移位不变性，得出，，

重组的数据矩阵改写为，

其中，，

。

2.根据权利要求1所述的数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，所述利用空间平滑方案对受损矩阵进行重组的步骤，还包括：

将在所有快拍上产生的数据堆叠起来，产生重组数据矩阵，表示为：

，

其中，，。

3.根据权利要求2所述的数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，利用矩阵填充技术对重组数据矩阵进行数据恢复，并对重组数据矩阵的协方差进行特征分解的步骤，具体包括：

基于公式，求解；其中，是损失元素在重组数据矩阵的位置坐标，是与噪声水平相关的参数

；计算的自相关函数，得到，为重组数据矩阵的协方差；

对协方差矩阵进行特征分解。

4.根据权利要求3所述的数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，基于特征分解得到的信号子空间以及噪声子空间得到空间频谱，并搜索空间频谱的尖峰得到DOA方向的步骤，具体包括：

对协方差矩阵进行特征分解，得到两个部分，包括由信号特征矢量张成的信号子空间以及噪声特征矢量张成的噪声子空间，表示为；

得到对应的空间频谱，并搜索空间频谱的尖峰得到DOA方向，所述DOA方向为空间频谱的尖峰所对应的角度方向，其中，表示角度为的阵列导向矢量。

5.根据权利要求4所述的数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，方法还包括：

进行统计性能测试，以对所述DOA估计方法进行验证。

6.根据权利要求5所述的数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法，其特征在于，所述进行统计性能测试的步骤，具体包括：

评估不同信噪比水平下的均方根误差，均方根误差表示为；其中，表示第次蒙特卡洛实验中第个信号入射角的估计值；蒙特卡洛次数K=100随着信噪比的增加，均方根误差逐渐降低。

7.一种基于权利要求1-6任一项所述的数据损失情况下基于矩阵填充的DOA估计方法的系统，其特征在于，所述系统包括：

数据矩阵重组模块，用于当数据损失时，利用空间平滑方案构造重组数据矩阵，打乱受损元素的位置；

数据恢复模块，用于利用矩阵填充技术对重组数据矩阵进行数据恢复，并对重组数据矩阵的协方差进行特征分解；

DOA方向估计模块，用于基于特征分解得到的信号子空间以及噪声子空间得到空间频谱，并搜索空间频谱的尖峰得到DOA方向。