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摘要:本发明公开了一种基于Toeplitz重构MUSIC算法的方位估计方法。本专利方法通过阵元接收数据的自协方差和MMUSIC算法的自协方差矩阵来构造新的协方差矩阵,利用新的协方差矩阵构造Toeplitz矩阵。然后对该矩阵进行特征值分解得到相应的信号子空间和噪声子空间,然后通过谱峰搜索得到精确方位角估计值。本专利方法既能精确的对多个相干信号进行方位估计,也不会影响非相干信号的方位估计精度,并且在低信噪比、小快拍以及信号入射角度间隔较小的情况下也具有良好的估计性能,在实际工程中具有较大的应用价值。
主权项:1.一种基于Toeplitz重构MUSIC算法的方位估计方法,其特征在于:方位估计方法包括如下步骤:步骤一、将M个阵元构成的水听器阵的接收数据表示为Xt=AθSt+Nt,其中Xt=[x1t,x2t,…,xMt]T为阵元接收数据矩阵,Aθ=[aθ1,aθ2,…,aθK]为阵列导向矢量矩阵,St=[s1t,s2t,…,sKt]T为入射到均匀线阵上的信源信号矢量,K表示入射信号的个数,Nt=[n1t,n2t,…,nMt]T为水听器阵接收的高斯白噪声数据矩阵,t=1,2,…,N,表示阵列数据的采样索引,式中上标“T”表示矩阵的转置;步骤二、根据公式计算步骤一中阵列接收数据Xt的协方差矩阵的估计值,式中上标“H”表示矩阵的共轭转置;步骤三、设置M×M阶的反对角矩阵J,令该矩阵副对角线元素为1,其余元素均为0,即步骤四、对步骤一中的阵元接收数据矩阵Xt取共轭得到X*t,式中上标“*”表示矩阵的共轭;步骤五、根据步骤四中X*t构造新的接收数据矩阵:Yt=JX*t;步骤六、根据步骤五中的Yt构造新的协方差矩阵其中为RX的共轭转置;步骤七、根据步骤二中的协方差矩阵RX和步骤六中的协方差矩阵RY构造新协方差矩阵R,计算公式为步骤八、选取步骤七中的新协方差矩阵R的第一列和第一行,分别记为e1,e2,根据e1和e2构造Toeplitz矩阵步骤九、对步骤八中的Toeplitz矩阵进行特征值分解,得到特征值分别为λ1,…,λM,和特征值对应的特征向量u1,…,uM,取前M-K个小特征值对应的特征向量构成噪声子空间步骤十、根据水听器阵列结构,计算水听器阵列流型向量公式中,d表示阵元间距,λ为信号波长,θ为信号参数范围;步骤十一、计算目标空间谱估计值步骤十二、对空间谱进行谱峰搜索,空间谱极值对应的角度即为目标入射角的估计值。
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百度查询: 青岛理工大学 一种基于Toeplitz重构MUSIC算法的方位估计方法
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