[发明专利]一种均匀圆阵超分辨率空间谱估计方法有效

专利信息
申请号: 201910054852.1 申请日: 2019-01-21
公开(公告)号: CN109633520B 公开(公告)日: 2023-03-24
发明(设计)人: 刘松;庞育才;翁明江;余翔 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G01S3/00 分类号: G01S3/00
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 赵荣之
地址: 400065 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明涉及一种均匀圆阵方位角超分辨率估计方法,属于空间谱估计技术领域。该方法首先使目标信号在靶向上具有移不变性质,然后使用“利用旋转不变性估计信号参数法”来获得多个携带目标位置信息的参数,最后利用这些参数定义一种新的空间谱,并通过搜索谱峰的位置来获得目标的方位角估计。本发明能获得基于均匀圆阵的超分辨率空间谱估计,分辨率优于广泛使用的“多重信号分类”空间谱估计方法,可用于空间多个紧邻信号的定位估计。
搜索关键词: 一种 均匀 圆阵超 分辨率 空间 估计 方法
【主权项】:
1.一种均匀圆阵超分辨率空间谱估计方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:由均匀圆阵的阵元位置坐标构造分别位于x轴和y轴的两个虚拟均匀线阵作为参考阵列;S2:由接收到的阵列快拍数据获得信号子空间的估计;S3:将方位角全角域均匀划分为L个区间,即设定方位角搜索步长为τ=2π/L;S4:确定搜索方位角并将该角度指定为相位补偿角,计算出基于该相位补偿角的两个相位补偿矩阵,用两个相位补偿矩阵分别对步骤S2中估计得到的信号子空间进行相位补偿,得到两个经过相位补偿后的信号子空间,接着对经过相位补偿后的两个信号子空间施行经典ESPRIT算法,得到两个子空间拟合矩阵,然后对两个子空间拟合矩阵进行特征值分解,获得相应的两个特征向量矩阵和对应的特征值;S5:用其中一个特征向量矩阵的共轭转置矩阵与另一个特征向量矩阵相乘得到一个乘积矩阵,确定该乘积矩阵模值最大的数据元素,并通过该数据确定对应的两个拟合矩阵的特征值;由这两个特征值联立解出一个角度估值,再联合最大模数据元素,两个特征值计算出该相位补偿角上的扩展ESPRIT空间谱值;S6:变更搜索方位角,重复步骤S4‑S5,获得方位角全角域内的空间谱,确定该空间谱最大的N个谱峰位置,对应的即为N个信号的DoA估计。
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