[发明专利]一种存在阵列互藕的一比特采样DOA估计方法

说明书

本发明公开了一种存在阵列互藕的一比特采样DOA估计方法，属于阵列信号处理领域中的参数估计。本发明为：设置一个M个阵元组成的均匀线性阵列，并对每个阵元的测量值进行一比特采样；利用arcsine law恢复出归一化的原始协方差矩阵；利用矩阵变换给出归一化协方差矩阵的导向矩阵结构；对空域进行网格划分构建一个稀疏矢量；利用迭代的思想避免归一化噪声矩阵对特征值分解的影响，获得准确的噪声子空间；构造一个加权矩阵用于增强稀疏矢量的稀疏性；最后提出一个稀疏恢复问题用于DOA估计。因此，本发明利用一比特采样数据极大降低了系统成本、功耗及数据传输存储量，具有估计精度高，分辨率高，可以在没有互耦补偿的情况下实现精确的DOA估计等优点。

技术领域

本发明属于阵列信号处理领域中的参数估计，具体涉及一种存在阵列互藕的一比特采样DOA估计方法。

背景技术

DOA估计一直以来都是阵列信号处理领域关注的重点问题，在雷达、声纳和通信系统等领域有广阔的应用前景。

在过去的几十年来，人们提出了许多的DOA估计方法，如子空间类的方法、压缩感知类和稀疏恢复类算法，这些方法在理想的情况下(即阵列流形是已知的)表现得都很好。但在具体的工程中，由阵列元件间相互作用引起的未知互耦(mutual coupling，MC)会显著影响阵列接收数据，使DOA估计性能下降。为了解决这一问题，国内外学者提出了一些算法。在文献《Liao B,Zhang Z G,Chan S C.DOA Estimation and Tracking of ULAs withMutual Coupling[J].IEEE Transactions on AerospaceElectronic Systems,2012,48(1):891-905》中，作者将与方向无关的互耦系数视为与方向有关的复阵列增益，并利用类MUSIC的子空间算法实现DOA和互耦系数的联合估计。文献《Ateavc C S,Bahadrlar Y,OlakS A.DoA Estimation in the Presence of Mutual Coupling using Root-MUSICAlgorithm[C]//2021 8th International Conference on Electrical and ElectronicsEngineering(ICEEE).2021》利用求根MUSIC算法有效地估计出了DOA和互耦系数。在文献《Hao L,Ping W.DOA estimation in an antenna array with mutual coupling basedon ESPRIT[C]//International Workshop on MicrowaveMillimeter Wave CircuitsSystem Technology.IEEE,2014》中，一种类ESPRIT的算法被提出来，用于解决未知互耦系数下的DOA估计问题。文献《Dai J,Xu B,Nan H,et al.A Recursive RARE Algorithm forDOA Estimation With Unknown Mutual Coupling[J].IEEE AntennasWirelessPropagation Letters,2014,13:1593-1596》研究了一种递归降秩(RARE)算法。然而上述方法都没考虑接收信号的采样量化，这使得这些算法在有限的量化精度下不能很好地工作。