[发明专利]对称均匀线性阵列下混合信号的DOA估计方法

说明书

对称均匀线性阵列下混合信号的DOA估计方法，采用传感器阵列采集t时刻的混合信号，利用ESPRIT算法进行计算，得到DOA估计矩阵，对DOA估计矩阵进行特征分解；根据分解结果估计出独立信源中发射的独立信号的波达角度；采集相干信源的信息，构造保留相干信源的信息的矩阵，将保留相干信源的信息的矩阵然后通过改进的空间平滑算法进行求解，得到完全解相干后的协方差矩阵，根据协方差矩阵得到旋转算符，利用TLS‑ESPRIT算法解得旋转算符，得到相干信号的波达角度。本发明分别估计出独立信号与相干信号的波达角度，不仅提高了算法精度，相似角度的分辨率，还降低了阵列孔径的损失。

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，涉及对称均匀线性阵列下混合信号的DOA估计方法。

背景技术

传统的子空间类算法或基于旋转不变性类算法可以直接估计出非相干信号的波达角度。但在现实环境中，由于山脉、城市建筑的反射引起的多径效应产生了多个相干入射信号，在这种情况下源协方差矩阵中存在秩亏损，无法用传统的MUSIC方法或ESPRIT方法直接估计出信号的DOA，需要进行平滑处理解相关后再利用传统算法估计信号的DOA。早期学者们提出了一种空间平滑预处理的方法，如前向空间平滑算法，但该算法对阵元数目要求很高，造成阵列孔径的严重损失，最多可利用2K个传感器元素来估计任何K个到达方向。后来随着技术的发展对该传统方法进行了改进，提出了多种改进空间平滑算法，如前后向空间平滑算法，可以利用最多3K/2个传感器元素来估计任何K个到达方向，减少了阵列孔径的损失。以及一种改进的空间平滑算法，可以利用最多5K/4个传感器元素来估计任何K个到达方向，进一步提高了阵元的利用率。

但在独立信号与相干信号同时存在时，以上空间平滑算法都是一次估计出所有混合信号的波达角度，既不符合实际的需求也会降低阵元的利用率。

发明内容

针对独立信号和现实环境中不同反射介质的多径传播或故意干扰而产生相干信号的混合信号定位问题，本发明的目的是提供一种对称均匀线性阵列下混合信号的DOA估计方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

对称均匀线性阵列下混合信号的DOA估计方法，采用传感器阵列采集t时刻的混合信号，并表示为矩阵，根据该矩阵得到混合信号的协方差矩阵；对于接收混合信号的协方差矩阵利用ESPRIT算法进行计算，估计出独立信源中发射的独立信号的波达角度；

采集相干信源的信息，构造保留相干信源的信息的矩阵，将保留相干信源的信息的矩阵然后通过改进的空间平滑算法进行求解，得到完全解相干后的协方差矩阵，根据协方差矩阵得到旋转算符，利用TLS-ESPRIT算法解得旋转算符，得到相干信号的波达角度。

本发明进一步的改进在于，对于接收混合信号的协方差矩阵利用ESPRIT算法进行计算，估计出独立信源中发射的独立信号的波达角度包括以下步骤：对于接收混合信号的协方差矩阵利用ESPRIT算法进行计算，得到DOA估计矩阵，对DOA估计矩阵进行特征分解；将混合信源中独立信源与相干信源分离后根据分解结果估计出独立信源中发射的独立信号的波达角度。

本发明进一步的改进在于，t时刻的接收的混合信号表示成矩阵形式为：

x(t)＝[x_-L(t),x_-L+1(t),…,x₀(t),…,x_L-1(t),x_L(t)]^T

式中，M是阵元个数，M＝2L+1，x_i是以中心阵元为相位参考点的第i个阵元，i取值范围为-L～L。

本发明进一步的改进在于，混合信号的协方差矩阵

式中，A是混合信源所对应的阵列流型矩阵，R_s是混合信号s(t)的协方差矩阵，是噪声的方差，I_M是M×M的单位矩阵。