专利名称：基于l型传感器阵列的信号方位角和仰角联合估计方法
技术领域：
本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种二维波达方向的估计，一种分割L型阵列，利用互相关估计仰角，再利用估计到的仰角计算对应的方位角。
背景技术：
阵列信号处理是信号处理的一个重要分支，与参数估计、系统辨识、自适应滤波、统计信号处理以及矩阵理论等有密切的联系，并在雷达、声纳、通信、地震数据处理和医用成像等众多领域得到广泛的应用。阵列信号处理的实际应用包括雷达、声纳、通信等，多入射信号的二维(2-D)波达方向(DOA)(例如，方位角和仰角)必须从众多的测量中估计得到。随着维数的增加，二维估计问题比一维更加复杂，并且估计的方位角必须与同一入射信号、的仰角对应起来。最大似然法(ML)为二维问题提供了一种最优解，但是在参数空间计算繁重的多维搜索常常需要获得似然函数的全局最大值。由于全局最大值比最大似然法的实现简单，许多基于特征结构和平面阵列(如，均匀圆形阵列和矩形阵列)的次优的方法已经由解决一维问题发展为解决二维波达角度估计问题。二维波达方向估计的计算复杂度通常会受到阵列几何构造的影响，这些特殊的构造可以经过研究发展为计算高效的DOA估计方法。近年来，一种L型传感器阵列受到了很大的关注，这种阵列由两列均匀线性阵列(ULA)直角连接组成，与传统的平面阵列相比它具有一些几何结构和实现方面的优势，且比其他具有两列或更多ULA的简单结构的平面阵列具有更高的估计精确度。很多需要特征分解的二维DOA估计方法都是使用的L阵，其中阵列放置在x-y平面或者x-z平面。传统的二维估计问题可分解为两个独立的一维估计问题，并且经过深入研究的一维基于子空间的方法可以直接应用于避免计算复杂的多维搜索与优化。ESPRIT这类方法提供了通过矩阵的特征值对方位角和仰角自配对的封闭型的估计，其它方法都是通过配对过程。然而，现存的配对技术的计算代价很高，并且经常不能提供正确的配对结果，所以，配对失败会造成估计失败。对于上述估计失败的措施在上面提到的二维估计方法中还没有考虑。另外，这些方法都存在计算密集和费时的特征分解过程，因此不能应用到实时过程中。本发明因此而来。

发明内容
本发明目的在于提供一种基于L型传感器阵列的信号方位角和仰角联合估计方法，解决了现有技术中二维波达方向估计的计算复杂度大，经常不能提供正确的配对结果，不能应用于实时环境中等问题。为了解决现有技术中的这些问题，本发明提供的技术方案是—种基于L型传感器阵列的信号方位角和仰角联合估计方法，用于估计入射到L型传感器阵列上的入射信号到达方向，其中L型传感器阵列放置在x-z平面，具有两个相互垂直的均匀线阵，且每个均匀线阵沿直线以相同的间隔设置在不同空间位置上的M个全向的传感器，其特征在于所述方法包括以下步骤( I)估计X轴和z轴上两列均匀线阵接收到的信号的协方差矩阵，然后根据两列均匀线阵接收到的信号的协方差矩阵计算得到MX 2M的扩展互协方差矩阵；(2)分割z轴或X轴上的均匀线阵为两列不相重合的前向/后向子阵，然后通过线性操作的一维子空间的方法利用两列均匀线阵接收到的数据的扩展互协方差矩阵估计仰角；(3)联合方位角和仰角的可行域，由z轴或X轴上的两列子阵以及其中一列子阵和X轴或z轴上的均匀线阵之间的互协方差通过线性操作估计得到对应的方位角。优选的，所述方法中入射信号具有对时间和空间非相关加性噪声环境或无加性噪
声环境。 优选的，所述方法中入射信号为多个入射信号或单个入射信号。优选的，所述方法步骤(I)中传感器的间距为d，坐标系原点Ztl处的传感器作为每列均匀线阵的参考，Z0和X1传感器间距也是d ;假设P个不相干的远场窄带信号Isk(n)}，波长X，从不同的仰角和方位角{0k，Cj5J入射到阵列上，長为方位角在x-y平面上的投影，O。( 0k彡180°，0° ( (K彡180°两列均匀线阵接收到的信号为z (n) = A ( 0 ) s (n) +wz (n) (I)；x(n) = A ( 4)) s (n) +wx (n) (II)；其中!(叫r, X(W)与X1(W),X2(W),…，z轴传感器
噪声 wz( )与％( )，wZl(nl--,wZM_Xn)r X 轴传感器噪声 ％( )与％( )， (>)，…，wXjw( )F，s(n) = [Sl(Ii)^S2(H),- -,5p(7 )]r ，方向矩阵 A(0) =
，
a(9k) = [l，w'…，以以-1叫r A(Cj)) = [U(Cfi1)-, a((pp)] a{<pk) = [ej;\e财，‘‘.，e)MAr
f'99
ai = 2nd cos爲 / A / = 2nd cos 也 / A 翁
9t假设A(0)A(ct)已知，传感器间距d满足0 < d< X/2，入射信号{sk(n)}为时域白高斯随机过程，具有零均值，其方差给定为￡匕0城(0丨=&4^=0 VnJf加性噪声{wz,( )}和{%( )}分别为Z轴或X轴上第i个传感器上的噪声，均为时域-空域白高斯随机过程，具有零均值，其协方差矩阵为玛(0} = E{wx(n)^if)} ，E{wz{n)wl{t)} = E{wx(n)w^(t)}=^Mf^ ^nJ，并且邱'MwX(O) = Omxm ;在两列均勻线阵上加性噪声与入射信号Isk(n)}互相统计独立；假设入射信号个数p已知或者可由一些检测技术提前估计得到，并且满足不等式p < M ;则由关系cos办.=cos4>ksin^,
得到ek和吣的可行域以及91;和‘的可行域，参数ek和吣限制在该几何区域内-0 k+90。彡(K 彡 0 k+90。，其中 O。彡 0 k 彡 90。； 0 k-90。( (j5k ^ - 0 k+270°，其中 90° 彡 0 k 彡 180。。优选的，所述方法步骤(2)具体按照如下步骤进行将沿z轴的均匀线阵分割为两个不相重叠的前向子阵列，分别包括p个传感器和M-p个传感器，则办)=Kr(n),zT(n)Y= [A[(9), Al(O)Ys(n)+[wTZi{n), W1z7(Ti)Y ( ni)-
其中Zi(n) = [z0(n),zL( ),s^-i( )]r，Z2{n) = [zp(n),zp+l(n),■■■,zM^{n)f，WziQi) =将A ( 0 )分割成两个子矩阵A1 ( 0 )和A2 ( 0 ),其列向量为
[e 'e/(_v"，e^-o *F ;由(II)式和(III)式得到x轴和z轴上两列均匀线阵接收到的信号的协方差矩阵Rzx = E{z(n)xHn)}=摩)氣釋)=[Rlx, RlJ (IV);其中Rs为信号协方差矩阵，定义为足$ E{s(n)sH(n)}, ^兰E%{n)xH{n)}= A(O)RsAP(￠)皂￡%(亦\气”)} = A2(0)RsAH(<p);同理分割同一列均匀线阵为两列不相重
叠的后向子阵列分别由P个阵元和M-p个阵元组成，则这列均匀线阵的联合噪声信号向量(")力z{n) = [zj{n),H(w)]r = JMz*{n) = A(0)D^M-^(9)s\n) + w2{n) ( y).其中，ZM= [zM^{n),zM-2{n),■ ^ z2(n) = [Zm^1(N),z2(n),Zl(Ii)]11 ^z(n) = ，％( ，WzMY D{6) = diag(&'eJa\ --,e^).得到协方差矩阵Izi.
t9 I. = E{z(n)xT{n)}=肩沒)D-阳咿)i :崖 #) = JmRI =[R^.,R[2XY (yi)；其中，Kx= ^z1(W)-VrC; )) = A納D-⑶-')(ff)R:AT(物,^tx ± E{z2{n)xT(n)} = A2(U)
■D-w- 10 取:A了 4{
9根据从(IV)式和(VI)式得到MX 2M扩展协方差矩阵Rz Rz = [UJ = A(9)[RSAH^\D^±[RI1MY (VII);A1(Q)满秩，A2( 0 )的行向量为A1 ( 0 )独立行的线性组合！且六^ 0 )和六2( 0 )之间pX (M-p)维线性算子Pz，即為(0 = ^4(0);则Pz为B = Af_m = (MzlKHRg (VIII)；定义矩阵&= [P-L-ImAt ,获得您』的二财-加.向由A(0)的列向量张成的子空间的投影为H = QziQl1Q2Y1Q ,n za (0)=Omxi, 0 = 5，0mX1 为 mXl 维零向量，，通过式(IX)的正交性质，当快拍数有限时，仰角涔通过最小化消耗函数f( 0)估计得到式=argminf\0) = argmin (I11(O)U1U(O)
00(X).,其中ft=Qmm-iQ =qaim-p-PnPJr+Iv)-顿 P2=(RzMvrzM
fO优选的，所述方法步骤(3)方位角通过如下步骤进行估计构建(2M-p) Xl维的连接信号向量由X轴上的均匀线阵和z轴上的子阵右(》)所接收，则 K ) - [zl(n), xT(n)Y = A(0,4>)s(n) + wy{n)其中 2(0，￠) = [A 的，#(州其列向量
9f
= M(PHk)Y Wy{n) = [#f2( )，wK )F;则数据阵列和Z轴子阵列岛⑷的(2M-p) Xp维互协方差矩阵！为
权利要求
1.一种基于L型传感器阵列的信号方位角和仰角联合估计方法，用于估计入射到L型传感器阵列上的入射信号到达方向，其中L型传感器阵列放置在x-z平面，具有两个相互垂直的均匀线阵，且每个均匀线阵沿直线以相同的间隔设置在不同空间位置上的M个全向的传感器，其特征在于所述方法包括以下步骤 (1)估计X轴和z轴上两列均匀线阵接收到的信号的协方差矩阵，然后根据两列均匀线阵接收到的信号的协方差矩阵计算得到MX2M的扩展互协方差矩阵； (2)分割z轴或X轴上的均匀线阵为两列不相重合的前向/后向子阵，然后通过线性操作的一维子空间的方法利用两列均匀线阵接收到的数据的扩展互协方差矩阵估计仰角； (3)联合方位角和仰角的可行域，由z轴或X轴上的两列子阵以及其中一列子阵和X轴或z轴上的均匀线阵之间的互协方差通过线性操作估计得到对应的方位角。
2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于所述方法中入射信号具有对时间和空间非相关加性噪声环境或无加性噪声环境。
3.根据权利要求I所述的方法，其特征在于所述方法中入射信号为多个入射信号或单个入射信号。
4.根据权利要求I所述的方法，其特征在于所述方法步骤(I)中传感器的间距为d，坐标系原点Ztl处的传感器作为每列均匀线阵的参考，Z0和X1传感器间距也是d ;假设p个不相干的远场窄带信号{sk(n)}，波长入，从不同的仰角和方位角{ 9 k, ^kI入射到阵列上，^为方位角平面上的投影，O。≤ 0k≤180°，0° ≤ (K≤180°，0 ≤i<180 ；两列均匀线阵接收到的信号为
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于所述方法步骤(2)具体按照如下步骤进行 将沿z轴的均匀线阵分割为两个不相重叠的前向子阵列，分别包括p个传感器和M-p个传感器，则
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于所述方法步骤(3)方位角通过如下步骤进行估计 构建(2M-p) Xl维的连接信号向量由X轴上的均匀线阵和z轴上的子阵右(《)所接收，则
7.一种基于L型传感器阵列的信号方向估计与跟踪装置，包括L型传感器阵列，其中L型传感器阵列放置在x-z平面，具有两个相互垂直的均匀线阵，且每个均匀线阵沿直线以相同的间隔设置在不同空间位置上的M个全向的传感器，其特征在于所述装置还包括 线阵相关性计算模块，用于计算两列天线阵子所接收的所有数据之间的相关性；子阵相关性计算模块，用于计算一列均匀线阵所分割的两列子阵之间的所接收的数据的相关性以及其中一列子阵与另一天线阵列所接收的数据之间的相关性； 扩展相关性矩阵计算模块，用于根据所述相关性来计算扩展相关性矩阵； 仰角估计模块，用于利用所述扩展相关性矩阵，通过线性运算来估计仰角； 方位角估计模块，用于子阵之间的相关性矩阵结合可行域估计方位角。
全文摘要
本发明公开了一种基于L型传感器阵列的信号方位角和仰角联合估计方法，用于估计入射到L型传感器阵列上的入射信号到达方向，其中L型传感器阵列放置在x-z平面，具有两个相互垂直的均匀线阵，且每个均匀线阵沿直线以相同的间隔设置在不同空间位置上的M个全向的传感器，其特征在于所述方法包括以下步骤(1)估计x轴和z轴上两列均匀线阵接收到的信号的协方差矩阵，然后根据两列均匀线阵接收到的信号的协方差矩阵计算得到M×2M的扩展互协方差矩阵；(2)分割z轴或x轴上的均匀线阵为两列不相重合的前向/后向子阵，然后通过线性操作的一维子空间的方法利用两列均匀线阵接收到的数据的扩展互协方差矩阵估计仰角；(3)联合方位角和仰角的可行域，由z轴或x轴上的两列子阵以及其中一列子阵和x轴或z轴上的均匀线阵之间的互协方差通过线性操作估计得到对应的方位角。
文档编号G01S3/14GK102707258SQ20121018217
公开日2012年10月3日 申请日期2012年6月5日 优先权日2012年6月5日
发明者刘畅农, 王光敏, 辛景民, 郑南宁 申请人:西安交通大学苏州研究院