[发明专利]一种基于3D-CS电磁矢量传感器阵列角度估计方法与系统

说明书

本发明公开了一种基于3D‑CS电磁矢量传感器阵列角度估计方法：构建分离式正交长电偶极子阵列的三阶张量阵列数据；对三阶张量阵列数据进行压缩采样；采用平行因子分解方法得出流形矩阵的估计值；采用正交匹配追踪方法得到各个方向余弦估计值；根据各个方向余弦估计值，推算出二维角度估计值。本发明所提阵列是一个稀疏均匀阵列，与实际装备中EMVS阵列布阵方式几乎一致，具有互耦低、工程实现易的优点；所提方法采用压缩感知技术，不但计算量低，而且可以估计相干和非相干信源混合场景下的方位角和俯仰角，可实现不同信源的方位角和俯仰角估计值自动匹配。本发明还提供了相应的基于3D‑CS电磁矢量传感器阵列角度估计系统。

技术领域

本发明属于阵列信号处理领域，更具体地，涉及一种基于3D-CS电磁矢量传感器阵列角度估计方法与系统。本发明可估计相干源和非相干源混和场景下的角度，有利于提升雷达测角鲁棒性。

背景技术

电磁矢量传感器（Electromagnetic Vector Sensor，EMVS）阵列参数估计问题一直是学者们关注重点之一。很长时间以来，学者们主要精力在于研究小尺寸EMVS（电偶极子长度和磁环周长小于十分之一波长）阵列参数估计方法。然而，与大尺寸EMVS（电偶极子长度和磁环周长大于十分之一波长）相比，小尺寸EMVS辐射效率不足。工程中实际的EMVS也采用大尺寸的EMVS，特别是分离式的正交长电偶极子。因此，研究大尺寸的EMVS参数估计方法更有实际意义。

近几年有学者开始研究辐射效率更强的大尺寸EMVS阵列参数估计算法，为研究大尺寸EMVS参数估计问题奠定了良好基础，但是这些方法只能给出独立信源的参数估计结果。而现代雷达往往面对的是独立和相干信源混合存在的场景。因此，有必要研究大尺寸EMVS阵列相干信源的角度估计方法。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于3D-CS电磁矢量传感器阵列角度估计方法，其目的在于估计相干源的二维角度，由此解决贴近实际的EMVS阵列相干源测角的技术问题。

为了实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于3D-CS电磁矢量传感器阵列角度估计方法，包括：

（1）构建分离式正交长电偶极子阵列的三阶张量阵列数据：从原始分离式正交长电偶极子阵列矩阵形式的信号模型出发，利用矩阵和张量变换理论，逐步推出用张量表示的三阶张量阵列数据；

（2）对三阶张量阵列数据进行压缩采样：根据三阶张量阵列数据每阶的大小，选取3个低维随机矩阵作为测量矩阵，将三阶张量阵列数据与3个测量矩阵进行模-n积，得到压缩后的三阶张量阵列数据，其中n=1，2，3；

（3）采用平行因子分解方法得出流形矩阵的估计值：对所述压缩后的三阶张量阵列数据进行平行因子分解获得各阶因子矩阵；

（4）采用正交匹配追踪方法得到各个方向余弦估计值：将所述各阶因子矩阵的各列作为测量数据，根据方向余弦取值范围构造完备字典，采用正交匹配追踪方法得到一个稀疏向量，根据非零元素的支撑位置得出各个方向余弦估计值；

（5）根据各个方向余弦估计值，推算出二维角度估计值。

按照本发明的另一方面，还提供了一种基于3D-CS电磁矢量传感器阵列角度估计系统，包括三阶张量阵列数据推论模块、三阶张量阵列数据压缩模块、三阶张量阵列数据分解模块、余弦估计值计算模块和二维角度估计值推算模块，其中：

所述三阶张量阵列数据推论模块，用于构建分离式正交长电偶极子阵列的三阶张量阵列数据：从原始分离式正交长电偶极子阵列矩阵形式的信号模型出发，利用矩阵和张量变换理论，逐步推出用张量表示的三阶张量阵列数据；