[发明专利]基于退化的空间ARMA模型的多维传感器阵列信源测向方法

说明书

本发明涉及一种基于退化的空间ARMA模型的多维传感器阵列信源测向方法，属于阵列信号处理中基于多维阵列的二维信源测向。包括3维体阵模型，多维阵列中任一ULA的信源相差估计，多维阵列中的ULA分类准则，多维阵列中信源相差(或角度)配对方案，多维阵列中信源仰角和方位角的计算。本发明的优点是：能够处理多维阵列中的任一ULA,二维信源测向方法能够匹配和发挥多维阵列ULA及其数据丰富的优势；给出了能够实现信源相差自动配对的ULA组合准则，所提测向方法能够处理两种方位角定义下ULA，而且对信源和传感器阵元噪声的信号性质仅要求为平稳；所提测向方法是直接处理多维阵列数据，不涉及矩阵特征值分解或奇异值分解，计算较为高效。

技术领域

本发明属于阵列信号处理中基于多维阵列的二维信源测向，可广泛应用于雷达、声呐、通信、地震勘探和自动驾驶等领域内与目标参数估计、定位、识别和追踪相关的研究。

背景技术

以各种传感器阵列作为器件基础的阵列信号处理是近三、四十年以来飞速发展的现代信号处理技术，在雷达、声纳、移动通信、地质勘探、生物医学和自动驾驶等很多实际工程领域得到广泛应用。信源测向(波达方向估计，Estimation of Direction-of-arrival)是阵列信号处理中的一个基本内容，具有十分重要的军事、民用和民生价值。

多维阵列能够提供仰角和方位角，可以对外部入射信源进行更为精细的描述，因此，二维信源测向(也称信源仰角和方位角联合估计、二维波达方向估计、二维DoA估计)更贴近实际工程应用，更具理论意义和实用价值。

包括二维面阵和三维体阵在内的多维阵列，内含大量的均匀线阵(Uniformlinear array,ULA)，这是多维阵列的优势；另外，只有在多维尺度上对传感器阵元有序选择和设置，才能实现阵列设计及其优化。所以，提出和发展能够充分发挥和匹配多维阵列优势的二维信源测向方法是一个在理论和实际应用上都亟待解决的问题。

目前常规思路是把复杂的二维信源测向问题分解为两个较为简单、易处理的单角度估计问题。为实现二维信源测向分解操作，需要从单角度估计方法以及匹配的阵列几何结构两个角度综合加以考虑和解决，现有大部分单角度估计方法是基于Azimuth-only ULA模型提出并发展起来的，目前普遍认为已较为成熟，二维信源测向最好直接拿来使用，但是Azimuth-only ULA模型简单，其信源相移是一个只含有方位角的单项函数，且相移与相差直接呈正比；而多维阵列中的各种ULA其信源相移往往与其相差呈线性关系，相移和相差是信源方位角和仰角的函数，且方位角与仰角相互耦合(除了位于Z轴上的ULA之外)。所以，基于Azimuth-only ULA模型的单角度估计方法很难被直接应用于多维阵列中的任一ULA上。

为此，目前一个普遍接受的折中方案就是在多维阵列内寻找只包含单角度的ULA。可以看到，多维阵列中位于Z轴上的ULA只含有仰角，直接使用单角度估计方法即可估计信源仰角；若把信源入射方向与X轴之间的夹角定义方位角，则X轴上的ULA只包含信源方位角。因此，位于X和Z轴上的两个正交ULA形成一个简单的ULA组合，该组合就是所谓的L形阵形，L形阵形是一个能够与单角度估计方法匹配的阵形，单角度估计方法可以直接处理该阵形数据，目前很大一部分二维信源测向方法是基于L形阵形被提出和研究的。

常规的单角度估计方法如子空间类方法(包括MUSIC方法，ESPRIT及其改进或变种)可被直接拿来应用于二维波达方向估计，其他一些方法包括MPM(Matrix pencilmethod),PM(Propagator method)和SUMWE(Subspace-based method withouteigendecomposition)方法以及CODE(Cross-correlation based 2D DOA estimation)方法，都或多或少地借用了ESPRIT的旋转不变技术。

非L形阵列在二维信源测向中也受到关注，代表性阵形是双平行线形，其原理是利用两个平行的ULA析出一个包含信源相差的对角酉矩阵，与L形阵形不同的是，双平行线形并不要求两个ULA位于坐标轴上。