[发明专利]一种基于精确传播模型的空时三维近场源定位方法在审
申请号: | 202211087802.1 | 申请日: | 2022-09-07 |
公开(公告)号: | CN115687886A | 公开(公告)日: | 2023-02-03 |
发明(设计)人: | 薛丁凡;陈华;金明;郭昊东 | 申请(专利权)人: | 宁波大学 |
主分类号: | G06F18/00 | 分类号: | G06F18/00;G06F18/213;G06F18/10;G06F17/16;G01S5/02;G06F123/00 |
代理公司: | 宁波甬致专利代理有限公司 33228 | 代理人: | 高瑞霞 |
地址: | 315211 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 精确 传播 模型 三维 近场 定位 方法 | ||
1.一种基于精确传播模型的空时三维近场源定位方法,其特征在于:该方法包括下列步骤:
S1、建立一个十字交叉阵列接收模型,在十字交叉阵列接收模型中建立三维直角坐标系,所述十字交叉阵列接收模型由位于X轴上的均匀线阵和位于Y轴上的均匀线阵组成;所述X轴的均匀线阵包含M=2P+1个阵元,所述Y轴上的每一个线阵均包括M=2P+1个阵元,P表示单边阵元数,位于坐标原点处的阵元作为参考阵元,阵元与阵元之间的间距设定为d=λ/4,λ表示入射信号的波长;
S2、在三维直角坐标系中,设定存在K个近场目标,第k个近场目标Sk以电角{αk,βk}和距离rk入射到十字交叉阵列接收模型上,其中,k表示信源个数,k=1,2,…,K;设定第k个信源与位于X轴的(l,0)处的阵元距离为rx,l,k,其中l=-m,...,0,...m,则第k个信源到达位于X轴的(l,0)处的阵元的振幅相位因子为:其中,γx,l,k表示第k个信源与位于X轴的(l,0)处的阵元的振幅因子,τx,l,k表示第k个信源与位于阵列X轴(l,0)处的阵元的传播时延导致的相位因子,利用菲涅尔近似,得到τx,l,k≈lωxk+l2μxk,设定第k个信源与位于Y轴的(0,l)处的阵元距离为ry,l,k,其中l=-m,...,0,...m,则得到第k个信源到达位于Y轴的(0,l)处的阵元的振幅相位因子为其中,γy,l,k表示第k个信源与位于Y轴的(0,l)处的阵元的振幅因子;τy,l,k表示第k个信源与位于阵列Y轴(0,l)处的阵元的传播时延导致的相位因子,利用菲涅尔近似,得到τy,l,k≈lωyk+l2μyk,
S3、根据步骤S2得到的第k个信源到达位于X轴的(l,0)处的阵元的振幅相位因子al(αk,rk),得到位于X轴的(l,0)处的阵元的接收数据模型其中,sk(t)表示第k个近场目标的入射信号,nl,0(t)表示均值为0、方差为σ2的独立复加性高斯噪声,t=1,2,...,N,N表示第N次快拍;根据步骤S2得到的第k个信源到达位于Y轴的(0,l)处的阵元的振幅相位因子al(βk,rk),得到位于Y轴的(0,l)处的阵元的接收数据模型为:其中,sk(t)表示第k个近场目标的入射信号,n0,l(t)表示均值为0、方差为σ2的独立复加性高斯噪声;
S4、将步骤S3中得到的位于X轴的(l,0)处的阵元的接收数据模型zl,0(t)扩展到整个X轴的阵元上,得到整个X轴的阵元的接收数据模型zx(t);将步骤S3中得到的位于Y轴的(0,l)处的阵元的接收数据模型扩展到整个Y轴的阵元上,得到整个Y轴的阵元的接收数据模型zy(t),将所述接收数据模型zx(t)和所述接收数据模型zy(t)分别通过多块拍采样扩展为矩阵形式,即Zx和Zy;
S5、设定时延为τ的零均值四阶交叉累积量信号为x,x={xm(t),xn(t),xp(t),xq(t)},其中,xm(t),xn(t),xp(t),xq(t)分别表示位于m,n,p,q四个不同位置的阵元的接收数据;将零均值四阶交叉累积量信号定义为:
S6、根据步骤S5中定义的四阶交叉累积量信号,在X轴和Y轴上分别选取{-m,0},{m,0},{0,1},{0,-1}处的接收信号来构成实际的交叉累积量其中,zm,0(t),z0,-1(t)分别表示位于(-m,0),(m,0),(0,1),(0,-1)处的阵元的实际接收数据;根据步骤S5定义的零均值四阶交叉累积量信号c4x(τ),得到交叉累积量c4m,n(τ)表示为:同理,得到在X轴和Y轴上分别选取{-m,0},{m,0},{0,-1},{0,1}处的接收信号构成的实际的交叉累积量:其中,表示信号延迟τ后的四阶累积量,
S7、根据步骤S6构成的交叉累积量c4m,n(τ),分别在X轴和Y的所有阵元上获取累积量矩阵,得到其矩阵形式为:其中,A=[a(ω1x),...,a(ωKx)]表示虚拟接收数据的导向矢量,k=1,2,…,K,cs(τ)表示累积量域的虚拟信号矢量,
S8、对步骤S7中得到的累积量矩阵cx(τ)和cy(τ)分别以伪快拍N进行均匀采样,得到两个累积量矩阵:其中,Cs=[cs(Ts),cs(2Ts),...,cs(NTs)],Rs表示经过N次伪快拍采样后的累积量域虚拟信号矩阵,Ts为采样周期;
S9、由步骤S8得到的两个累积量矩阵Cx和Cy之间存在旋转不变因子Φ,采用DOA矩阵法,定义新矩阵其中,[·]-表示伪逆,的非零特征值等于Φ主对角线上的K个元素,对应的特征向量等于流型矩阵A的K列,即电角β的估计值从的特征值的相位ωxk中获得,即电角α的估计值从的特征向量中获得,即且由于特征值和特征向量是一一对应的,电角α和β可以自动配对;
S10、根据步骤S9中获得的电角α得到距离的谱峰函数PMUSIC。
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