[发明专利]基于MIMO接收机结构的分块子阵列相干合并的DOA估计方法在审
申请号: | 202210501396.2 | 申请日: | 2022-05-10 |
公开(公告)号: | CN114966522A | 公开(公告)日: | 2022-08-30 |
发明(设计)人: | 束锋;占习超;黄梦醒;邹骏;冯思玲;毋媛媛;陈艺文 | 申请(专利权)人: | 海南大学 |
主分类号: | G01S3/14 | 分类号: | G01S3/14 |
代理公司: | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人: | 薛云燕 |
地址: | 570228 *** | 国省代码: | 海南;46 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 mimo 接收机 结构 分块 阵列 相干 合并 doa 估计 方法 | ||
1.一种基于MIMO接收机结构的分块子阵列相干合并的DOA估计方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、初始化接收机结构的基本参数,将大规模数字天线阵列分为K个子阵列,每个子阵列包含M根天线;
步骤2、每个子阵列单独产生样本协方差矩阵;
步骤3、每个子阵列单独进行协方差矩阵特征值分解,并采用测向算法估计到达角;
步骤4、采用组合器将每个子阵列估计出的到达角组合并求平均,得到最终的到达角,完成DOA估计。
2.根据权利要求1所述的基于MIMO接收机结构的分块子阵列相干合并的DOA估计方法,其特征在于,步骤1所述初始化接收机结构的基本参数,具体如下:
接收远场的窄带信号其中s(t)为基带信号,fc为信号的载波频率,初始输入到达角为θ。
3.根据权利要求2所述的基于MIMO接收机结构的分块子阵列相干合并的DOA估计方法,其特征在于,步骤1所述将大规模数字天线阵列分为K个子阵列,每个子阵列包含M根天线,具体如下:
接收机采用全数字天线阵列结构,接收机阵列含N副天线,天线被分为K个子阵列,每个子阵列含有M副天线,即N=MK;
经过射频链、下变频以及模数转换,单个发射源情形下,第k个子阵列的接收信号yk(t)为:
yk(t)=ak(q)sk(t)+wk(t),k=1,2,...,K
其中,wk(t)是第k个子阵列,对应的均值为0,方差为sk(t)为第k个子阵列对应的基带信号;是加性高斯白噪声,IM是M*M的单位矩阵;
ak(θ)是第k个子阵列对应的阵列流行,被表示为:
其中,是与从发射源到天线参考阵元的时间延迟相对应的基带信号相移:
其中,λ是载波频率的波长;dm是参考阵元点到第m个天线的距离,且若取天线中心阵元为参考点,则
其中d等于载波频率的半波长;
若存在P个信号源,且信号源之间是相互独立的,则接收信号向量yk(t)为:
其中,ak(θp)是第p个信号在k个子块上的阵列流行,sk,p(t)是第p个源发送到第k个子块的信号。
4.根据权利要求3所述的基于MIMO接收机结构的分块子阵列相干合并的DOA估计方法,其特征在于,步骤2所述每个子阵列单独产生样本协方差矩阵,具体如下:
接收信号向量yk(t)的协方差矩阵RCM,k表示为:
RS=E[sk,p(t)sk,p(t)H]是信号相关矩阵,是噪声相关矩阵;
协方差矩阵无法直接获得,通过收集到的数据样本得到子块的协方差矩阵RCM,k:
K个子阵列单独做协方差矩阵估计,K个子阵列协方差矩阵不重组,直接到步骤3进行协方差矩阵特征值分解或奇异值分解。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于海南大学,未经海南大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210501396.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。