发明名称 基于数据重构的宽带相干源的方位估计方法
摘要 本发明提供的是一种基于数据重构的宽带相干源的方位估计方法。(1)对宽带阵列接收数据进行子带分解;(2)选取宽带信号的最低频率作为聚焦频率,利用空间数据重构公式将各子带数据聚焦到同一频率;(3)计算聚焦后的各子带数据的协方差矩阵,利用矩阵共轭重排原理改进协方差矩阵,将改进后的各子带数据的协方差矩阵取均值,作为最终的协方差矩阵;(4)将最终的协方差矩阵利用MVDR算法进行空间谱估计,得到宽带相干源的方位信息。本发明不仅在低信噪比和少快拍数下有更高的角度分辨率,并且无需对角加载等处理即可克服高信噪比条件下MVDR算法的不稳定性,具有更优越的方位估计性能。
申请公布号 CN102621527B 申请公布日期 2014.06.11
申请号 CN201210073516.X 申请日期 2012.03.20
申请人 哈尔滨工程大学 发明人 卞红雨;王珺琳;张志刚;沈郑燕
分类号 G01S5/02(2010.01)I 主分类号 G01S5/02(2010.01)I
代理机构 代理人
主权项 1.一种基于数据重构的宽带相干源的方位估计方法,其特征是包括如下步骤:(1)对宽带阵列接收数据x(t)=[x<sub>1</sub>(t),x<sub>2</sub>(t),…,x<sub>M</sub>(t)]<sup>T</sup>离散化后变成M×N的矩阵,N为数据长度,然后对其进行子带分解;(2)选取宽带信号的最低频率f<sub>l</sub>作为聚焦频率,利用空间数据重构公式<img file="FDA0000403064860000011.GIF" wi="832" he="168" />将各子带数据聚焦到同一频率f<sub>l</sub>上,这里,X<sub>k</sub>'为经重构后的第k个子带的数据矩阵,X<sub>k</sub>为第k个子带的数据矩阵,E1=[1,1,…1]<sup>T</sup>为M×1矩阵,T表示转置,E2=[1,1,…1]为1×(1+M')矩阵,T<sub>0</sub>=[0,d,…,(M-1)d]<sup>T</sup>,T<sub>1</sub>=[0,T<sub>s</sub>',…,M'T<sub>s</sub>'],T<sub>s</sub>'=d·f<sub>l</sub>/f(k),M'=(M-1)f(k)/f<sub>l</sub>,M为阵元个数,d为阵元间距,f(k)为第k个子带的中心频率,k=1,2,…,K,K为分解的子带数目,ω<sub>c</sub>满足ω<sub>m</sub>&lt;ω<sub>c</sub>&lt;ω<sub>s</sub>-ω<sub>m</sub>,并且有ω<sub>s</sub>=2π/d,ω<sub>m</sub>为奈奎斯特频率;(3)计算聚焦后的各子带数据的协方差矩阵,利用矩阵共轭重排原理改进协方差矩阵,将改进后的各子带数据的协方差矩阵取均值,作为最终的协方差矩阵;(4)将最终的协方差矩阵利用MVDR算法进行空间谱估计,得到宽带相干源的方位信息。
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