一种基于L型阵列的信源仰角和方位角估计方法

摘要

本发明提出一种基于L型阵列的信源仰角和方位角估计方法，涉及阵列信号处理领域。利用L型阵列的特殊性，选取不同位置的阵元组成子阵一和子阵二，子阵一中仅仅包含仰角信息，与方位角无关，首先对子阵一进行稀疏表示，运用非凸惩罚函数的方式，重构出仰角值，将仰角估计值代入到子阵二的方向矩阵中并稀疏表示，得到了只包含方位角的接受模型，再对其利用奇异值分解，通过凸优化工具包求解出方位角，并且完成了参数的自动配对。优点是解决了稀疏重构在面对基于稀疏重构的多参数联合估计时的高维网格划分难的问题，利用两个子阵列的先后求解的过程，完成了参数的自动配对，能更好地抑制噪声对信号的干扰，提高了估计的精度。

主权项

一种基于L型阵列的信源仰角和方位角估计方法，其特征在于包括下列步骤：步骤一：有K个远场窄带入射信号，入射到2M个各向同性的传感器阵元组成的L型阵列，该阵列位于y轴与z轴的平面上，为了减少稀疏重构算法的计算复杂度，我们选取不同位置阵元组成的阵列，对其接收的数据进行处理；步骤二：将位于z轴的阵元组成子阵一Z(t)，该子阵列仅仅包含仰角信息，这样分布式求解信源参数，降低了算法的求解维度，然后对其进行稀疏表示，利用非凸惩罚函数，通过非凸惩罚函数的加权约束方式可以更加有效地抑制噪声，提高参数的估计精度，通过优化工具包求解出仰角值步骤三：将位于y轴的阵元组成子阵二Y(t)，接收的数据中是既包含仰角信息又包含方位角，将上一步求解出的仰角信息代入到数据模型中，对其得到数据模型稀疏表示，利用奇异值分解，降低算法的计算复杂度，奇异值分解后，利用优化工具包求解凸优化问题，求解出信源的方位角由谱峰位置可以完成仰角和方位角估计值的自动配对。