一种基于协方差域零化的均匀线阵波达方向估计方法
专利汇可以提供一种基于协方差域零化的均匀线阵波达方向估计方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种基于协方差域零化的均匀线阵 波达方向 估计方法，具体包括以下步骤：均匀线阵阵列数据接收；构造加权索引矩阵；构造协方差域的数据向量及对应的阵列残差的协方差矩阵；基于常规波束形成法的零化 滤波器 系数初估计；高斯 牛 顿 算法 迭代 求解阵列残差和零化滤波器系数；根据零化滤波器系数计算所有 信号 的波达方向。该方法通过在协方差域进行零化，将阵列多快拍 数据压缩 为单快拍，相比于阵元域零化，无需进行奇异值分解，降低了计算量，且计算量不会随目标数增大而增大；本发明直接利用多 块 拍形成的阵列协方差矩阵，不需要对阵列数据进行主成分分析，可避免低 信噪比 或小快拍数条件下主成分分析性能差导致的波达方向估计 精度 低的问题。，下面是一种基于协方差域零化的均匀线阵波达方向估计方法专利的具体信息内容。
1.一种基于协方差域零化的均匀线阵波达方向估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
(S1)：K个远场窄带不相关信号入射到M阵元均匀线阵，K＜M，对各阵元输出进行匹配滤波得到N个快拍的阵列数据向量
(S2)：构造加权索引矩阵
所述步骤(S2)中构造加权索引矩阵 方法为：设置包含M个元素的列向量
p，使p[m]＝m，其中p[m]为p的第m个元素，其余表示类似；令 其中
(·)T表示转置，vec(·)表示将矩阵的各列依次堆叠形成向量，eM表示包含M个元素的全1列向量，其余表示类似；设置包含2M-1个元素的列向量p′，使p′[m]＝m-M，令
再将C中的非0元素改为0，0元素改为1,得到矩阵C′；最后将C′中的
每行分别除以对应行的非零元素的个数得到加权索引矩阵B；
(S3)：构造协方差域的数据向量y及对应的阵列残差的协方差矩阵Σ；
所述步骤(S3)中构造协方差域的数据向量y及对应的阵列残差的协方差矩阵Σ的方法为：计算阵列协方差矩阵的估计值 并计算去噪后的向量化阵列
协方差矩阵的估计值，得到 其中(·)H表示共轭转置，IM为有M个对角
元的单位矩阵， 为阵列噪声方差 的估计值，通过取 的M-K个最小特征值的均值得到；则协方差域的数据向量 阵列残差的协方差矩阵 其中
表示Kronecker积；
(S4)：对协方差域的数据向量y进行基于常规波束形成法的波达方向估计，并以此对零化滤波器系数 进行初估计；
所述步骤(S4)中由基于常规波束形成法的波达方向估计结果，对零化滤波器系数
进行初估计的方法为：假设由常规波束形成法得到了K′个波达方向，设为
再定义函数 对
该函数进行逆Z变换即得到零化滤波器系数h的初估计h(0)；其中 d为均匀线阵的
阵元间距，λ为信号波长；
(S5)：根据高斯牛顿算法迭代求解阵列残差ε和零化滤波器系数h；
所述步骤(S5)中迭代求解阵列残差ε和零化滤波器系数h的方法为：迭代之前需要进行初始化，阵列残差ε用零向量初始化，零化滤波器系数用步骤(S4)中的初估计h(0)初始化；迭代过程中ε与h的更新公式为：ε(i+1)＝ε(i)+Δε，h(i+1)＝h(i)+Δh，上标i表示迭代次数；其中Δh通过解方程组
得到，Δε通过
得到；其中，J1＝-T(h(i))，J2＝L(y)-L(ε(i))，T(·)与L(·)分别为两种Toeplitz算子；
有
λ2为辅助标量；迭代需设置最大迭代次数，每迭代一次检查是否达到最大迭代次数或者h是否收敛，若满足其中一个条件则停止迭代，若都不满足则继续迭代；
(S6)：根据迭代求解得到的零化滤波器系数h计算所有信号的波达方向；
所述步骤(S6)中根据迭代求解得到的零化滤波器系数h计算所有信号的波达方向的方法为：以h中元素为系数构造线性方程h[1]αK+h[2]αK-1+...+h[K]α+h[K+1]＝0，求其K个根，为 则K个信号的波达方向估计为
其中angle(·)表示求复数的幅角。
一种基于协方差域零化的均匀线阵波达方向估计方法
技术领域
背景技术
6:23172-23179将时域的零化滤波器理论转化进了空域，实现了波达方向估计的功能，其估计性能优于传统的子空间类算法，且无需进行空域搜索。但将时域算法转至空域需要处理多块拍数据的利用问题。由于该算法是一种阵元域零化算法，所以其采取的是提取数据主成分的方法。具体来说是将阵列数据进行奇异值分解，取数量为目标数的最大奇异值对应的奇异值加权后的多个奇异向量作为新的阵列数据，此时快拍数压缩至目标数。但这样做会带来两个问题，一方面奇异值分解增大计算量且主成分分析会导致算法的计算量随目标数增加而增加，另一方面，由于主成分分析在低信噪比及小快拍数时性能较差，从而导致算法在对应场景下估计精度下降。
发明内容
其中(·)T表示转置，vec(·)表示将矩阵的各列依次堆叠形成向
量，eM表示包含M个元素的全1列向量，其余表示类似。设置包含2M-1个元素的列向量p′，使p′[m]＝m-M，令 再将C中的非0元素改为0，0元素改为1,得到矩阵C′。
最后将C′中的每行分别除以对应行的非零元素的个数得到加权索引矩阵B。
M个对角元的单位矩阵， 为阵列噪声方差 的估计值，通过取 的M-K个最小特征值的均值得到。则协方差域的数据向量 阵列残差的协方差矩阵
其中 表示Kronecker积。
函数进行逆Z变换即得到零化滤波器系数h的初估计h(0)。其中 d为均匀线阵的阵
元间距，λ为信号波长。
具体实施方式
置，vec(·)表示将矩阵的各列依次堆叠形成向量，eM表示包含M个元素的全1列向量，其余表示类似。设置包含2M-1个元素的列向量p′，使p′[m]＝m-M，令 再将
C中的非0元素改为0，0元素改为1,得到矩阵C′。最后将C′中的每行分别除以对应行的非零元素的个数得到加权索引矩阵B。
为阵列噪声方差 的估计值，通过取 的M-K个最小特征值的均值得到。则协方差域的数据向量 阵列残差的协方差矩阵 其中 表示Kronecker
积。
限，r与其估计值 存在误差Δr，即
阵得到的，我们称其为协方差域的数据向量。这样我们用简单的矩阵相乘实现了上述平均Toeplitz矩阵对角元的操作。此处 为r的估计值， 为阵列噪声方差
的估计值，通过取 的M-K个最小特征值的均值得到。于是此时阵列残差相应会变为ε＝BΔr,根据式(5)，我们有 所以此时阵列残差的协方差矩阵
为
对该函数进行逆Z变换即得到零化滤波器系数h的初估计h(0)。其中 d为均匀线阵
的阵元间距，λ为信号波长。
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