[发明专利]基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法

说明书

一种基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法，是将L型阵列接收到的入射信号数据及接收到的数据共轭形成一个新的扩展数据矢量；基于新的扩展数据矢量，构建扩展协方差矩阵并对建扩展协方差矩阵进行特征分解，得到相应的信号子空间和噪声子空间；再将L型阵列的X轴和Z轴各分成两个具有相同阵元数的不同但子阵，根据X轴的两个子阵的划分方式分别得到两个子阵对应的信号子空间，根据Z轴的两个子阵的划分方式分别得到Z轴的两个子阵对应的信号子空间；根据秩损失原理分别构造出一个信源参数估计器来估计出非相关分布源的两个中心DOA，并进行配对。本发明能够解决更加复杂的二维模型情况，并降低运算量和提高中心DOA的估计精度。

技术领域

本发明涉及一种非圆信号DOA估计方法。特别是涉及一种基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法。

背景技术

空间谱估计也称波达方向(DOA)估计，在雷达、通信、声呐等诸多领域有着广泛的应用，近十几年发展迅速。空间谱估计理论研究一直是学术界关注的焦点，而经典的空间谱估计理论大都基于点源假设。基于点源的空间谱估计算法由于未考虑角度空间扩散的影响，将其应用到分布源场景时测向性能会明显下降。在分布源建模中，非相干分布源模型比相干分布源模型更符合实际无线通信场景。针对非相干分布源模型，基于MUSIC算法提出了DSPE和DISPARE算法，但这些算法均要多维搜索得到角度估计，计算较为复杂，实时性欠缺。为降低复杂度，基于多项式求根方法和ESPRIT类算法被应用到非相干分布源场景中。在二维DOA估计中，L型阵列非常受欢迎，其结构简单，使用各种情况估计。与一维DOA估计相比，二维DOA估计需要估计信源的多个角度参数，运算量会增大，计算复杂度也会随之增加。但目前二维非相干分布源算法很少，且大部分非相干分布源算法都未考虑信号的非圆特性，可分别的信号数目以及DOA估计的精度都有待提高。因此，研究在非圆特征下的二维非相干分布源空间谱估计技术势必关键。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够降低运算量，有效提高DOA估计性能的基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法。

本发明所采用的技术方案是：一种基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法，是将L型阵列接收到的入射信号数据及接收到的数据共轭形成一个新的扩展数据矢量；基于所述的新的扩展数据矢量，构建扩展协方差矩阵并对建扩展协方差矩阵进行特征分解，得到相应的信号子空间和噪声子空间；再将L型阵列的X轴和Z轴各分成两个具有相同阵元数的不同但子阵，根据X轴的两个子阵的划分方式分别得到两个子阵对应的信号子空间，根据Z轴的两个子阵的划分方式分别得到Z轴的两个子阵对应的信号子空间；最后，根据秩损失原理分别构造出一个信源参数估计器来估计出非相关分布源的两个中心DOA，并进行配对。

包括，如下步骤：

1)建立L型阵列信号模型，建模过程包括：接收数据矢量、扩展数据矢量、扩展协方差矩阵以及扩展协方差矩阵的特征分解；

2)估计信源中心DOA，包括对L型阵列的划分、信号子空间的划分、根据秩损失原理分别构造出一个信源参数估计器来估计出非相关分布源的两个中心DOA以及对两个中心DOA进行配对。

本发明的基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法，在L型阵列情况下，将L型阵列按照不同的坐标轴分别分成两个可重叠的子阵并运用广义ESPRIT理论，两次通过充分利用非相干分布源的非圆信息来解耦估计多维参数，再对两次估计的中心DOA进行匹配，此方法更适用于实际场景，能够解决更加复杂的二维模型情况，并降低运算量和提高其中心DOA的估计精度。

附图说明

图1是本发明中参数θ和参数β的散点分布图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明的基于L型阵列的二维非相干分布式非圆信号参数估计方法做出详细说明。