专利名称：基于数据重构的宽带相干源的方位估计方法
技术领域：
本发明涉及的是一种阵列信号处理方法。具体地说是一种目标方位估计方法。
背景技术：
基于高分辨算法的阵列信号处理技术一直是科研的热点，而由于海洋环境的变化性以及水声信道的复杂性，许多经典的子空间类高分辨算法失去了其原有的优势，可靠性下降，实用性变差。最小方差无畸变波束形成(MVDR)算法能够提供最佳的信号保护、干扰消除和噪声降低能力，更适用于海洋环境。在实际的海洋环境中，声纳接收宽带信号的情况越来越多，宽带信号因其具有目标回波携带信息量大、混响背景相关性弱、有利于目标检测、参量估计和目标特征提取等特点，也在阵列信号处理领域中扮演日益重要的角色。随着科技的发展，宽带信号在移动通信、无线网路等和我们生活密切相关的多个方面中发挥着重要的作用。传统的宽带相干源解相干技术需要进行方向预估，其性能受预估方位的影响，因此空间重采样等方法被陆续提出。文献[1] [2]介绍了无需方向预估的宽带信号处理方法，文献[3]给出了一种适用于MVDR算法的更优越的子带分解方法。本发明结合文献[I] [2]的优点并予以改进，可以获得更好的宽带相干源方位估计性能。与本发明相关的参考文献包括[1]朱维杰，孙进才.基于阵列接收数据重采样的频率不变波束形成器[J].自然科学进展，2002，12 (6) =669-672 ；[2]朱维杰，孙进才.基于快速傅里叶变换插值的宽带信号方位估计[J].声学学报，2002，27 (6) :513-517 ；[3]Biao Jiang, Ye Zhu, Changyu Sun. DOA estimation of wideband sourcesusing a constant-Q subband coherent MVDR method[C]//7th InternationalConference on Signal Processing Proceedings. Beijing，China，2004 :2437_2440o

发明内容
本发明的目的在于提供一种能够在高信噪比和小快拍数下具有稳定性能的基于数据重构的宽带相干源的方位估计方法。本发明的目的是这样实现的(1)利用恒定相对带宽方法对宽带阵列接收数据进行子带分解，并与FFT分段叠加子带分解进行比较；(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。本发明运用恒定相对带宽方法将接收数据进行子带分解，然后将时域的数据重构引入空间阵元域数据，结合矩阵共轭重排方法，提出一种基于数据重构的宽带相干源MVDR算法，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。


图I为16元均匀线列阵，两个相干入射信号的中心频率f0 = 800Hz，相对带宽为50%，入射角度分别为0°、8 。，采样频率Fs = 10f0，快拍数为1000，信噪比为15dB时，采用FFT分段叠加子带分解方法，选取20个子带，基于FFT插值法获得的MVDR方位谱图。图2为16元均匀线列阵，两个相干入射信号的中心频率f0 = 800Hz，相对带宽为50%，入射角度分别为0°、8。，采样频率Fs = 10f0，快拍数为1000，信噪比为15dB时，采用恒定相对带宽子带分解方法，选取12个子带，基于FFT插值法获得的MVDR方位谱图。图3为16元均匀线列阵，两个相干入射信号的中心频率f0 = 800Hz，相对带宽为50%，入射角度分别为0°、8°，采样频率Fs = 10f0，快拍数为1000，信噪比为IOdB时，基于FFT插值法获得的MVDR方位谱图。图4为相同条件下，信噪比为50dB时，基于FFT插值法获得的MVDR方位谱图。图5为入射角度分别为0°、6°，信噪比为10dB，快拍数为1000时，基于FFT插值法获得的MVDR方位谱图。图6为入射角度分别为0°、6° ,信噪比为IOdB,快拍数为1000时,基于数据重构法获得的MVDR方位谱图。图7为入射角度分别为0°、6°，信噪比为50dB，快拍数为1000时，基于FFT插值法获得的MVDR方位谱图。图8为入射角度分别为0°、6° ,信噪比为50dB,快拍数为1000时,基于数据重构法获得的MVDR方位谱图。图9为入射角度分别为0°、6°，信噪比为20dB，快拍数为500时，基于FFT插值法获得的MVDR方位谱图。图10为入射角度分别为0°、6° ,信噪比为20dB,快拍数为500时,基于数据重构法获得的MVDR方位谱图。图11为该发明方法的整体流程框图。
具体实施例方式下面结合附图举例对本发明做更详细地描述I.设有M个阵元组成的阵列，接收P个位于远场的宽带平稳随机信号，当存在加性噪声时，第m个阵元接收到的信号可以表示为
p^(0 = YjsP^(dP)]+ nm(0(!)
产I其中m= 1，2 ，M，sp (t)表示第p个信号源，nffl(t)表示第m个阵元上的加性噪声，ep表示第P个信号的方位角，Tm(0p)表示第m个阵元接收的第P个信号(相对于参考点)的传播延迟.在均匀线列阵中Tm(0p) = (m-l)d .Sin(Qp)A^d为阵元间距，c为声速。设接收数据x(t) = [xi(t)，x2(t)， ，xM(t)]T经离散化后变成MXN的矩阵，N为数据长度，采样频率为fs，将其进行N点FFT得到MXN频域数据X(f)。可表示为
权利要求
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肩、O
2.根据权利要求I所述的基于数据重构的宽带相干源的方位估计方法，其特征是所述对宽带阵列接收数据进行子带分解是利用恒定相对带宽子带分解方法，具体步骤如下 ①接收数据x(t)= [xi(t),x2(t), ，xM(t)]T经离散化后变成MXN的矩阵，N为数据长度，采样频率为fs，将其进行N点FFT得到MXN频域数据X (f)； ②K为分解的子带数目，选取相对带宽值Q，则
全文摘要
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。
文档编号G01S13/06GK102621527SQ20121007351
公开日2012年8月1日 申请日期2012年3月20日 优先权日2012年3月20日
发明者卞红雨, 张志刚, 沈郑燕, 王珺琳 申请人:哈尔滨工程大学