[发明专利]一种基于对称平行嵌套阵的二维DOA估计方法

说明书

本发明公开了一种基于对称平行嵌套阵的二维DOA估计方法，根据第一子阵和第二子阵构建天线阵列，并得到第一接收数据与第二接收数据，根据所述第一接收数据，得到虚拟优化阵对应的第一自协方差矩阵，根据所述第一接收数据和所述第二接收数据，得到虚拟优化阵对应的第二自协方差矩阵，结合F‑范数和广义逆矩阵，对根据所述第一自协方差矩阵和所述第二自协方差矩阵构建的一个多维的第三自协方差矩阵进行计算，得到传播算子，然后根据所述传播算子，得到基于x轴和y轴的第一余弦估计值和第二余弦估计值，进而计算出对应的方位角和俯仰角的估计值，提高估计性能。

技术领域

本发明涉及无线通信和雷达信号处理技术领域，尤其涉及一种基于对称平行嵌套阵的二维DOA估计方法。

背景技术

波达方向(DOA)估计是天线阵列通过接收信号以特定的方法辨别空间信源的入射方向。该技术最早应用于军事领域，主要针对敌方目标进行定位并实施检测和精准打击。近年来，在雷达、声呐、导航、地震、生物医学、射电天文学等诸多领域有着广泛应用，现有的DOA估计方法大多基于满阵，即天线阵列相邻阵元的间距不得超过入射信号的半波长。但是，满阵由于阵元间距的限制，若想增大阵列孔径、提升DOA估计精度和分辨率就必须增加阵元数目，因此，会造成系统过于复杂和系统成本的增加。鉴于满阵存在的上述问题，人们又提出了稀疏阵，该类阵列的阵元稀疏分布，阵元间距可以大于信号半波长。目前基于稀疏阵的DOA估计主要是一维DOA估计。但在实际应用中仅有一维DOA信息是远远不够的，例如：移动通信等数据传输的过程中往往需要知道入射信号的二维DOA信息，即方位角和俯仰角的联合信息。同时，现有的二维DOA估计方法大多是基于阵元间距等于半波长的简化面阵，如L形阵列、平行线阵、十字形阵列等。其中，平行线阵由于结构简单、易于实现、具有较强的方法适用性等优点得到了广泛的关注和应用。目前，基于平行线阵或双平行线阵的二维DOA估计存在以下缺点：估计的信号数受到物理阵元数的限制，DOA估计的自由度较低；需要额外的配对算法；谱峰搜索花费高额计算量，计算复杂度较高等，导致估计性能较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于对称平行嵌套阵的二维DOA估计方法，提高估计性能。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于对称平行嵌套阵的二维DOA估计方法，包括：

根据第一子阵和第二子阵构建天线阵列，并通过阵列传感器阵元得到第一接收数据和第二接收数据；

根据所述第一接收数据，得到虚拟优化阵对应的第一自协方差矩阵；

根据所述第一接收数据和所述第二接收数据，得到虚拟优化阵对应的第二自协方差矩阵；

根据所述第一自协方差矩阵和所述第二自协方差矩阵，构建第三自协方差矩阵并计算传播算子；

根据所述传播算子得到基于x轴和y轴的第一余弦估计值和第二余弦估计值；

根据所述第一余弦估计值和所述第二余弦估计值计算出对应的方位角和俯仰角的估计值。

其中，所述根据第一子阵和第二子阵构建天线阵列，并通过阵列传感器阵元得到第一接收数据和第二接收数据，包括：

将第一子阵和第二子阵构建一个对称平行嵌套阵，并根据所述对称平行嵌套阵接收的多个不相关的远场窄带信号得到的对应的方位角和俯仰角，计算出所述第一子阵和所述第二子阵对应的第一接收数据和第二接收数据。

其中，根据所述第一接收数据，得到虚拟优化阵对应的第一自协方差矩阵，包括：

根据所述第一接收数据，得到对应的第一自协方差矩阵，然后将所述第一自协方差矩阵向量化并去冗余后，得到第一观测矢量，并根据所述第一观测矢量构建托普利茨矩阵，得到虚拟优化阵对应的第一自协方差矩阵。

其中，根据所述第一接收数据和所述第二接收数据，得到虚拟优化阵对应的第二自协方差矩阵，包括：