[发明专利]基于可重构智能表面互质线阵的波达方向估计方法

说明书

本发明提供一种基于可重构智能表面互质线阵的波达方向估计方法。该方法包括：步骤1：将可重构智能表面构造为等效均匀线阵；步骤2：选择多组互质数对，作为可重构智能表面互质线阵的子阵列配置参数；步骤3：在不同时刻，按照所述子阵配置参数控制可重构智能表面以构造子阵列并立即进行信号接收，不同时刻下构造的子阵列共同组成可重构智能表面互质线阵；步骤4：对所述可重构智能表面互质线阵的接收信号进行预处理，构造等效差分阵列接收信号；步骤5：基于子空间分解算法对所述等效差分阵列接收信号进行DOA估计，得到DOA估计结果。

技术领域

本发明涉及阵列信号处理技术领域，尤其涉及一种基于可重构智能表面互质线阵的波达方向估计方法。

背景技术

随着无线通信系统的代际演进，越来越多的无线通信设备接入无线网络，“万物互联”的愿景正逐步成为现实。但是，海量的接入设备带来了两方面挑战。首先，接入设备数量的快速上升大大增加了无线通信系统的系统容量需求，随着通信协议的代际演进，无线通信系统内空间频谱资源日益紧张；其次，系统中会同时存在大量终端进行通信，空间中的无线信号分布密集而难以区分。为降低信号之间的互相干扰并提升系统容量，需要对无线电磁环境进行精细化感知，而其中，对波达方向(DOA)进行估计则是其中的重要基础性环节。根据DOA估计得到的来波空间信息，通信双方能够分辨多路信号并进行选择性收发，从而有效降低其他信号的干扰并提升通信质量。

目前，DOA估计已经形成线性预测、子空间分解、信号子空间拟合等算法类。其中子空间分解类算法以多信号分类(MUSIC)算法及其后续改进算法为典型代表。该算法首次在文献[Schmidt R.,Schmidt R.O.Multiple emitter location and signal parameterestimation[J].IEEE Transactions on AntennasPropagation,1986,34(3):276-280]中被提出，其基本思想是利用信号协方差矩阵中信号子空间与噪声子空间的正交性，对向量空间进行划分，从而将信号处理问题转换为对应向量空间的特征矩阵处理问题。随后的一系列研究对MUSIC算法进行了改进。例如，基于MUSIC的平滑空间算法实现了使用MUSIC算法对相干信号进行DOA估计；而求根MUSIC算法则大大减少了运算量，并且实现了算法精度的提升。

MUSIC类算法的角度估计精度与阵列的信号观测自由度成正比。对传统均匀阵列，如均匀线阵(ULA)，其信号观测自由度即是阵列中的阵元数。而受限于部署条件等因素，无法仅通过增加阵列中的阵元个数来提升其信号观测自由度。针对这一问题，互质阵列的概念被提出。互质阵列(CLA)由一对阵元数互质的ULA构成。相较于传统ULA，CLA通过对阵列结构的设计和接收信号的预处理，简化了阵列结构，同时提升了阵列的信号观测自由度。上述特点使得基于CLA的改进MUSIC算法具备比传统MUSIC算法更高的DOA估计精度。但是受阵列构成限制，传统CLA和增广CLA的虚拟差分阵列都存在一些没有阵元分布的位置，阵列的信号观测自由度也因此受到了影响。与此同时，传统CLA一经部署就无法对阵列结构进行调整，无法通过改变阵列结构的方式提升信号观测自由度。

发明内容

针对当前CLA构成不便于调节且空间观测自由度不足导致的DOA估计精度受限问题，本发明提供一种基于可重构智能表面互质线阵的波达方向估计方法。利用RIS CLA进行DOA估计的本发明提供一种基于可重构智能表面互质线阵的波达方向估计方法，包括：

步骤1：将可重构智能表面构造为等效均匀线阵；

步骤2：选择多组互质数对，作为可重构智能表面互质线阵的子阵列配置参数；

步骤3：在不同时刻，按照所述子阵配置参数控制可重构智能表面以构造子阵列并立即进行信号接收，不同时刻下构造的子阵列共同组成可重构智能表面互质线阵；

步骤4：对所述可重构智能表面互质线阵的接收信号进行预处理，构造等效差分阵列接收信号；