[发明专利]基于迭代谱重构的宽带信号波达方向估计方法

说明书

技术领域

本发明属于目标识别和定位方法技术领域，涉及一种空间宽带入射信号波达方向(DOA)估计技术，它以无线通信、雷达、声纳等领域为实际应用背景，可用于在弱信号、短数据、相干源和非相干源条件下高精度定位宽带信源的波达方向。

背景技术

估计接收阵列天线的信号来波方向是进行目标识别和定位的基础。目前，关于窄带信号的波达方向估计技术已经比较成熟，随着实际应用的需要，宽带信号的波达方向估计已成为国内外研究的热点。宽带信号具有抗干扰能力强、分辨率高、携有的目标信息量大、与背景噪声相关性弱等特点，有利于目标检测、参量精确估计、目标特征提取，以及具有低截获和抗干扰等特性，已在超宽带合成孔径雷达、高距离分辨率雷达、宽带低截获雷达等众多领域得到了广泛的应用。宽带信号的需求推动了对宽带阵列高分辨算法的研究，事实上，近二十年来，许多宽带信号处理方法也应运而生。由于宽带阵列信号的处理比窄带信号的处理要复杂得多，运算量更大，运算也更为复杂，如何合理、充分地利用宽带信息，以获得比单纯使用某一窄带时更好的处理效果，是阵列信号处理面临的研究课题，所以研究适合于宽带信号的阵列高分辨算法具有非常重要的意义。

目前宽带信号的波达方向估计算法主要有两大类：基于最大似然的方法和基于信号子空间的方法。基于最大似然的估计方法是建立在高斯白噪声前提下的一种最优估计算法。虽然基于最大似然方法的DOA估计性能是最优的，但是该类方法需要己知信号源的联合功率谱密度和对函数进行非线性多维优化，导致这类方法的计算非常复杂，并且因为容易收敛到局部极值点使得估计结果出现错误，因此这类方法很难在实际中得到应用。基于信号子空间的方法由于具有较低的计算复杂度和较高的估计性能，已经受到广泛的关注，并且成为主要的宽带阵列信号高分辨处理技术。目前基于信号子空间的方法主要有两种：

1．非相干信号子空间法（ISSM:incoherent signal subspace method）。该类方法是Wax等人在1984年在《spatio-temporal spectral analysis by eigenstructure method》上首次提出，其主要思想是：在宽带信号的通带范围内，将阵列接收到的宽带信号分解成若干个不同频率的窄带信号，然后对各个频率点的窄带信号独立地使用窄带子空间类算法（如MUSIC算法、ESPRIT算法等），最后对各个窄带处理的DOA估计结果进行平均得到最终的DOA估计结果。但该算法不能直接估计宽带相干信源的DOA，而且在小样本、低信噪比时估计性能会急剧下降。

2．相干信号子空间法（CSSM:coherent signal subspace method）。该方法是Wang等人在1985年在《coherent signal-subspace processing for the detection and estimation of angles of arrival of multiple wide-band sources》上首次提出，是最典型的宽带信号DOA估计算法。该方法主要思想是：通过聚焦矩阵将信号带宽内各个频率点的数据变成同一参考频率点的数据，聚焦后形成统一的阵列协方差矩阵并进行方位估计。CSSM方法核心就是聚焦矩阵的构造，根据不同的聚焦准则可以构造不同的聚焦矩阵，并形成了不同的CSSM算法。例如1988年Hung等人在《focussing matrices for coherent signal-subspace processing》提出了旋转信号子空间（RSS:rotational signal subspace）算法，为了进一步减少聚焦的拟合误差，Valaee等人于1 995年在《wideband array processing using a two-sided correlation transformation》上提出了双边相关变换（TCT:two sided transformation）算法，2005年，李福昌等人在《宽带测向算法研究》中提出了基于近似阵列流形变换的宽带信号DOA估计方法，该方法通过极分解的性质来构造聚焦矩阵，但需要聚焦角度个数等于阵元个数，运算量很大。CSSM方法及在其基础上发展而来的RSS、TCT等算法都需要预先估计角度和预先选择聚焦频点，预估计偏差会影响聚焦的效果，当偏差较大时可能会导致算法完全失效。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提供一种基于迭代谱重构的宽带信号波达方向估计方法。本发明无需预估角，能提高在弱信号、短数据条件下宽带信源的波达角估计精度，为目标定位提供了一种有效的处理方法。