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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开一种强干扰下天线阵列DOA估计方法，提出一种新的强干扰源抑制及加权的L1范数稀疏表示的DOA估计。首先，构建接收阵列数据模型；其次，并行功率倒置自适应波束形成算法抑制干扰并形成新阵列数据；再次，根据阵列数据子空间投影并进行权值求解；最后，将权值与新阵列数据构成加权l1范数稀疏表示并求解DOA估计。该方法不需要强干扰波达角作为先验知识，能有效地抑制强干扰，且谱图主瓣尖锐、噪声平均谱值低，对强干扰下弱信号的DOA估计具有较好性能。

主权项：1.一种强干扰下天线阵列DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，由接收阵列数据构建阵列数据模型；X＝AkS+AqJ+N其中，X＝[x1t,x2t,…,xMt]T，M是均匀线性阵列的阵元数，阵元间距是半波长；期望信号的阵列流形矩阵Ak＝[aθ1,aθ2,…,aθK]是一个M×K的矩阵，K个窄带期望信号个数，θk是期望信号入射角，是一个M×1的期望信号方向矢量，d是相邻阵元的间距，λ是信号的波长；强干扰信号的阵列流形矩阵Aq＝[aθ1,aθ2,…,aθQ]是一个M×Q的矩阵，Q是窄带强干扰信号个数，且K+QM，是一个M×1的干扰信号方向矢量；期望信号矩阵S＝[s1t,s2t,…,sKt]T是一个K×T的矩阵，T是快拍数；干扰信号矩阵J＝[J1t,J2t,…,JQt]T是一个Q×T的矩阵；Nt＝[N1t,N2t,…,NMt]T是均值为零、方差为的加性高斯白噪声矩阵；S2，将第一个阵元数据作为参考信号，剩余M-1个阵元作为输入信号，由阵列数据功率倒置自适应波束形成算法求出以第一个阵元为参考的输出信号y1；为了抑制混合信号中的强干扰信号，采用功率倒置波束形成算法，该算法通过输出功率最小来计算阵列加权矢量；我们令第一个阵元接收的信号作为参考信号，剩余的M-1个阵元的加权输出 式中：WM-1＝[w2,w3,…,wM]T是加权矩阵，XM-1＝[x2,x3,…,xM]T第2至M阵元的信号；根据最小均方误差准则，可以得出加权矩阵 式中：是第2至M阵元数据的自相关，是第2至M阵元数据与第一个阵元数据的互相关；因此，该模型下的最优加权矩阵 为了得到最佳的权向量并及时更新，使用最小均方算法实现自适应求权值，即：n+1时刻得权值由n时刻的权值与校正量决定；自适应权值为 式中，μ0μtrRb是收敛因子，M个阵元加权后的输出信号为y1＝Wopt1X分别令2至M个阵元中的一个阵元数据作为参考信号，另M-1个阵元作为输入信号，由接收阵列功率倒置自适应波束形成算法求出以另M-1个阵元为参考的输出信号y2,y3,……,yM，形成并行功率倒置自适应波束形成算法；S3，将输出的信号y1,y2,……,yM形成新阵列数据Y＝[y1,y2,…,yM]T；S4，根据阵列数据子空间投影抑制干扰；由于阵列接收信号中的期望信号、干扰信号及噪声互不相关，因此，阵列接收信号的协方差矩阵Rx＝E{XtXHt}＝Rs+Rj+Rn式中Rs、Rj、Rn分别是期望信号、干扰信号及噪声的协方差矩阵；将阵列接收信号的协方差特征值分解 式中，λmm＝1,2,…,M,λ1λ2…λM是Rx的M个特征值，um是对应的特征向量，Σj＝diag{λ1,λ2,…,λQ}是干扰对应的特征矩阵，其对应的干扰子空间Uj＝span{u1,u2,…,uQ}，Σs＝diag{λQ+1,λQ+2,…,λQ+K}是信号对应的特征矩阵，其对应的信号子空间Us＝span{uQ+1,uQ+2,…,uQ+K}，Σn＝diag{λQ+K+1,λQ+K+2,…,λM}是噪声对应的特征矩阵，其对应的噪声子空间Un＝span{uQ+K+1,uQ+K+2,…,uM}；干扰子空间的正交补空间为 将阵列数据在这个空间投影便得到了抑制干扰后的信号 S5，子空间投影抑制干扰后的信号求权值；在稀疏表示DOA估计算法中，l1范数是为了替代l0范数求解，在l0范数模型中，只有0和1之分，两者对目标函数贡献相等；l1范数模型表示的是模值最小，为了使l1范数更接近l0范数，需要重构的信号获得同等约束，因此，需要加权；强干扰下l1范数的加权值 式中，bθi是方向矢量，Ezn是噪声子空间，Ezs是信号子空间；加权矩阵表示为：Wz＝diag{wzi}S6，将权值与新阵列数据构成加权l1范数稀疏表示求解DOA估计；将步骤S5的权值Wz带入l1范数稀疏表示为 式中，h是正则化参数，Ry为信号Y的协方差矩阵,Ysv＝AkSysv+Nysv是将信号Y奇异值分解后的降维数据矩阵，其中，Sysv＝SyVyDyk，Vy是T×T的右奇异值矩阵，Nysv＝NyVyDyk，Dyk＝[Iyk0]，Iyk是一个K×K的单位矩阵，0为K×T-K的零矩阵；上式采用二阶锥规划求解得minp+hq 由上式便可估计出DOA。

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