[发明专利]一种相干源条件下基于重要性重采样的天线互耦校正方法

摘要

一种相干源条件下基于重要性重采样的天线互耦校正方法，它属于信号到达方向估计技术领域。本发明解决了由于阵元之间的相互耦合的影响，导致传统MUSIC算法进行DOA估计的精度低的问题。本发明通过重要性重采样方法对空间平滑后的等效互耦矩阵进行估计，并利用新的MUSIC空间谱对目标信号DOA进行估计。相比于传统的MUSIC算法和一般的互耦矩阵重构MUSIC算法，本发明的重要性重采样方法具有更好的性能，对目标信号的DOA估计更加准确，可以使估计精度提高30％‑40％左右，而且本发明可以用于相干源条件下的天线互耦校正。本发明可以应用于信号到达方向估计技术领域。

主权项

1.一种相干源条件下基于重要性重采样的天线互耦校正方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一：对于包含N个阵元的归一化线性阵列系统，在互耦条件下，计算阵列系统的接收信号X(t)；步骤二、利用空间平滑技术对阵列系统的接收信号X(t)进行处理，获得前向空间平滑协方差矩阵R_f和后向空间平滑协方差矩阵R_b；步骤三、利用前向空间平滑协方差矩阵R_f和后向空间平滑协方差矩阵R_b计算前后向平滑协方差矩阵R_fb；步骤四：对前后向平滑协方差矩阵R_fb进行特征分解，得到噪声子空间；利用噪声子空间形成MUSIC算法的空间谱P_MU(θ)，根据P_MU(θ)的峰值完成对目标信号DOA的第一次估计；步骤五：利用第一次估计的目标信号DOA对等效互耦矩阵进行重构，获得重构的等效互耦矩阵以及利用重构的等效互耦矩阵形成的MUSIC算法空间谱；步骤六：使用重要性重采样方法对重构的等效互耦矩阵进行处理，得到新的等效互耦矩阵；利用新的等效互耦矩阵和噪声子空间形成MUSIC算法的空间谱，得到最终的目标信号DOA估计。