[发明专利]基于四阶采样协方差张量去噪的子阵分置式L型互质阵列波达方向估计方法

说明书

本发明公开了一种基于四阶采样协方差张量去噪的子阵分置式L型互质阵列波达方向估计方法，主要解决现有方法中信号结构受损和高阶虚拟域统计量受到噪声项干扰的问题，其实现步骤是：构建线性子阵分置的L型互质阵列；L型互质阵列的接收信号建模及其二阶互相关矩阵推导；推导基于互相关矩阵的四阶协方差张量；基于核张量阈值化处理实现四阶采样协方差张量去噪；推导基于去噪采样协方差张量的四阶虚拟域信号；构造去噪的结构化虚拟域张量；通过结构化虚拟域张量分解获得波达方向估计结果。本发明充分利用所构建子阵分置式L型互质阵列的高阶张量统计分布特性，通过去噪虚拟域张量信号处理实现高精度的二维波达方向估计，可用于目标定位。

技术领域

本发明属于阵列信号处理技术领域，尤其涉及基于多维稀疏阵列高阶虚拟域统计量的统计信号处理技术，具体是一种基于四阶采样协方差张量去噪的子阵分置式L型互质阵列波达方向估计方法，可用于目标定位。

背景技术

互质阵列作为一种具有系统化结构的稀疏阵列，具备大孔径、高分辨率、高自由度的优势，能够突破奈奎斯特采样速率的限制，实现波达方向估计综合性能的提升。为了在互质阵列场景下实现匹配奈奎斯特采样速率的波达方向估计，常用做法是将互质阵列接收信号推导至高阶统计量模型，通过构造增广的虚拟均匀阵列实现基于虚拟域信号处理的波达方向估计。然而，现有方法通常将接收信号建模成矢量，并通过矢量化接收信号协方差矩阵推导虚拟域信号。在部署多维互质阵列的场景中，由于接收信号涵盖多维度的时空信息，矢量化信号的处理方式损失了互质阵列接收信号的原始结构化信息。张量作为一种多维的数据类型，可以用于表征复杂的电磁信息，保留接收信号的原始结构，因此逐渐被应用于阵列信号处理领域。然而，现有张量信号处理方法仅在匹配奈奎斯特采样速率的前提下有效，尚未涉及到互质阵列稀疏信号的高阶统计分析及其虚拟域拓展。

张量分解作为一种重要的多维信号特征提取工具，对噪声敏感性高，而传统基于高阶信号统计量的虚拟域推导方法往往引入了复杂的噪声项，为实现基于张量模型的互质阵列虚拟域拓展带来了巨大挑战。一方面，传统方法基于接收信号的自相关统计量推导增广虚拟域，而由噪声自相关所引入的噪声功率将对张量统计量处理造成干扰；另一方面，传统方法基于采样信号的统计计算估计得到高阶采样协方差统计量，而引入了高阶采样噪声，从而对高阶协方差张量的分解处理带来严重影响。为此，如何在多维互质阵列的场景下同时克服噪声功率和高阶采样噪声干扰，进行去噪的虚拟域张量推导，并基于去噪虚拟域张量处理实现高精度的二维波达方向估计，仍然是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于针对现有方法存在的多维稀疏阵列接收信号结构受损和高阶虚拟域统计量受到噪声项干扰问题，提出一种基于四阶采样协方差张量去噪的子阵分置式L型互质阵列波达方向估计方法，为通过高阶张量统计量去噪处理实现高精度的二维波达方向估计提供了可行的思路和有效的解决方案。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于四阶采样协方差张量去噪的子阵分置式L型互质阵列波达方向估计方法，该方法包含以下步骤：

(1)接收端使用个物理天线阵元，构建一个线性子阵分置的L型互质阵列；该L型互质阵列由位于x轴和y轴上的两个互质线性阵列组成，两个互质线性阵列和的首阵元分别从x轴和y轴上坐标为1位置开始布设；互质线性阵列中包含个阵元，其中，和为一对互质整数，|·|表示集合的势；分别用和表示L型互质阵列各阵元在x轴和y轴上的位置，其中，单位间隔d取为入射窄带信号波长的一半；

(2)假设有K个来自方向的远场窄带非相干信号源，则组成L型互质阵列的互质线性阵列接收信号建模为：

其中，s_k＝[s_k，1，s_k，2，...，s_k，T]^T为对应第k个入射信号源的多快拍采样信号波形，T为采样快拍数，o表示矢量外积，为与各信号源相互独立的噪声，为的导引矢量，对应于来波方向为的信号源，表示为：