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申请/专利权人：台州学院

摘要：本发明公开了一种多径信号波达方向和扩散角快速估计新方法，具体包括：构建阵列输出信号的分布源模型，有效解决点源模型下波达方向估计精度低的问题；通过噪声子空间构建二维空间谱，在所述二维空间谱进行分布源波达方向和扩散角的估计；采用单峰共轭对称函数对分布源的确定性角信号密度函数进行描述，并结合小角度近似理论，重建均匀线性阵列的广义阵列流形，实现波达方向和扩散角的分离；构建二次优化函数，得到波达方向的一维空间谱，通过该一维空间谱获得波达方向估计；获取扩散角的一维空间谱，通过该一维空间谱获得扩散角估计。本发明提升了算法可靠性，降低了算法的计算复杂度，能够适应于对实时性要求较高的无线电监测与定位场景。

主权项：1.一种多径信号波达方向和扩散角快速估计方法，其特征在于，包括：构建阵列输出信号的分布源模型，具体为：设L个分布源信号入射到均匀线性阵列上，所述均匀线性阵列包括M个信号接收传感器，利用复包络表示法，传感器输出的信号向量x表述为： 其中，对于第i个分布源，siθ,ψi为第i个分布源信号的角信号密度，包含目标信源的波达方向和扩散角σi，aθ为均匀线性阵列的导向向量，n为噪声向量，Θ＝[-π2,π2]为分布源的观测范围；由于信号和噪声是不相关的，将信号向量x的相关矩阵表示为：Rxx＝ExxH＝Rssψ+Rnn2其中，Rssψ为纯净信号的相关矩阵，Rnn为噪声的相关矩阵；定义角互相关核为： 则Rssψ重写为： 由于多个目标信源是不相关的，故角互相关核简化为：ρijθ,θ′,ψi,ψj＝δij·μiθ,θ′,ψi5其中，δij是Kroneckerdelta函数，并且第i个目标信源的角自相关核为： 此时，分布源的角信号密度为：siθ,ψi＝χθ,ψiζi7其中，χθ,ψi为确定性角信号密度函数，ζi为一个复值随机变量；获取阵列输出信号的协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行奇异值分解，得到信号子空间和噪声子空间，通过所述噪声子空间构建二维空间谱，在所述二维空间谱进行分布源波达方向和扩散角的估计，具体为：对M个特征值从大到小排序，将L个较大特征值对应的特征向量分成一组，其余M-L个较小特征值对应的特征向量分成另一组，则L个较大特征值对应的特征向量为信号子空间Us，M-L个较小特征值对应的特征向量为噪声子空间Un；所述噪声子空间构建二维空间谱为： 在所述二维空间谱进行分布源波达方向和扩散角的估计，具体为： 其中，为ψ的估计值，bψ为均匀线性阵列的广义导向向量；采用单峰共轭对称函数对分布源的确定性角信号密度函数进行描述，并结合小角度近似理论，重建均匀线性阵列的广义阵列流形，实现波达方向和扩散角的分离，具体为： 此时，结合小角度近似理论，重建均匀线性阵列的广义阵列流形为： 定义函数hσ为： 结合式12，因此均匀线性阵列的广义阵列流形进一步表示为： 式13实现了波达方向和扩散角的分离；构建二次优化函数，得到波达方向的一维空间谱，通过该一维空间谱获得波达方向估计；获取扩散角的一维空间谱，通过该一维空间谱获得扩散角估计；构建二次优化函数，具体为：利用式13重新构建分布源的二维空间谱： 定义函数为： 则 构建二次优化函数为： 其中，为波达方向；σ为扩散角；Un为噪声子空间；得到波达方向的一维空间谱，通过该一维空间谱获得波达方向估计，具体为：为保证式17中的二次优化函数的解不为零，二次优化函数重写为以下约束形式： 定义函数为： 求解关于hσ的偏导数： 则的解为： 波达方向估计的一维空间谱为： 对式22执行一维谱峰搜索，得到波达方向估计。

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