[发明专利]基于阵列信息改进的多径环境下2D-DOA和极化联合估计方法

说明书

本发明涉及阵列信号处理技术领域，提供一种基于阵列信息改进的多径环境下2D‑DOA和极化联合估计方法，包括阵列流型由平行的阵列构成的接收天线，每个阵元均由完备的电磁矢量传感器（Electro‑Magnetic Vector Sensor，EMVS）构成，发射阵列由个EMVS组成URA阵列几何结构，EMVS间距分别为，其中为远场信号波长，和为大于或者等于1的整数；采用上述装置进行2D‑DOA和极化联合估计包括如下步骤：S1、对原有模型的输出数据进行重新排列，构造无秩亏效应的数据模型：并对重排的数据的协方差矩阵进行特征值分解，得到信号子空间；S2、结合矢量叉乘技术和最小二乘技术获得2D‑DOA和极化联合估计。本发明通过采用矩阵重构的方法解决由相干源造成的缺秩问题。

技术领域

本发明属于阵列信号处理的技术领域，其涉及一种对多径信源进行参数的方法，特别是一种基于极化阵列信息改进的多径环境下2D-DOA和极化联合估计方法。

背景技术

二维波达方向(two-dimensional direction-of-arrival，2D-DOA)估计是阵列信号处理所研究的主要问题之一。其主要原理是利用传感器阵列对来波信号进行空域采样，通过阵元间的相位差进行角度估计。目前，已涌现出大量的2D-DOA估计算法，如Liu和Mendel的(T.H.Liu,J.M.Mendel,“Azimuth and elevation direction finding usingarbitrary array geometries,”IEEE Transactions on Signal Processing,1998,46(7):2061-2065.)算法；Wu和Liao的(Y.Wu,G.Liao,“A fast algorithm for 2-Ddirection-of-arrival estimation,”Signal processing,2003,83(8):1827-1831.)算法；Xi和Liping的(N.Xi,L.Liping,“A computationally efficient subspace algorithmfor 2-D DOA estimation with L-shaped array,”IEEE signal processing letters,2014,21(8):971-974.)算法。然而，上述算法一般仅考虑非相干源的应用背景。在实际应用中，阵列接收信号一般存在严重的多径效应，即源信号是相干的。相干源会引起接收信号的秩亏效应，从而引起算法性能衰退甚至失效。已有部分算法关注2D-DOA估计中的多径效应问题，典型的解决策略主要有空域平滑算法，如Chen的(Y.M.Chen,“On spatial smoothingfor two-dimensional direction-of-arrival estimation of coherent signals,”IEEETransactions on Signal Processing,1997,45(7):1689-1696.)算法；协方差矩阵重构算法，如Chen和Kwong的(F.J.Chen,S.Kwong,“ESPRIT-like two-dimensional DOAestimation for coherent signals”IEEE Transactions on Aerospace and ElectronicSystems,2010,46(3):1477-1484.)算法。然而上述算法存在一定缺陷，Chen的方案在需要阵列是线性的同时也损失了阵列的有效孔径；Kwong和Chen的方案对阵列的要求必须是均匀的。