[发明专利]一种单快拍大规模线阵空间谱估计方法

说明书

本发明涉及一种利用大规模线性阵列的单快拍数据进行空间谱估计的方法，属于空间谱估计技术领域。该方法先对单快拍矢量数据施行相位补偿和相位旋转两种操作；然后搜索空间谱的谱峰得到信号波达方向估计。本发明不仅能快速对来波信号的波达方向进行估计，并且避免了子空间类空间谱估计算法由于多径效应引起的秩损问题。

技术领域

本发明属于空间谱估计技术领域，涉及一种单快拍大规模线阵空间谱估计方法。

背景技术

空间谱(Spatial Spectrum)估计又称为波达方向(Direction-of-Arrival,DoA)估计,指的是利用相控阵列对空间来波方向/目标进行定位。该技术在雷达、室内定位方面有着广泛的军民两方面应用。同时5G无线通信网络中大规模多入多出(Multiple-InputMultiple-Output,Massive MIMO)天线阵列确定为物理层关键传输技术，以MassiveMIMO为基础的DoA估计算法获得了大量的关注和研究。能快速、准确地对用户方向进行定位，能大幅降低系统能耗，减少干扰，提高系统容量。目前大规模阵列的规模从数十个阵元到数百个阵元不等，相信随着技术的发展和工艺的不断改进，阵列规模还将持续增大。

经典的DoA超分辨率代表性估计算法有最大似然法(MaximumLikelihood,ML)，最大似然DoA估计算法一般要进行多维非线性搜索，虽然有牛顿法，准牛顿法，交替投影法，最大期望值法等算法来求解，但计算量仍然很大，且可能得到局部最优解。此外，用得更为广泛的超分辨率DoA估计算法如多重信号分类法(Multiple SignalClassification,MUSIC)或者利用旋转不变技术估计信号参数法(Estimating Signal Parameter via rotationalInvariance Techniques,ESPRIT)需要先对噪声或者信号子空间进行估计，因此一般需要大量快拍数据和较高的运算复杂度。在信号相关或者相干情况下，如无线通信中的多径效应，进行子空间估计要解决秩损问题。对规则阵列还可以利用空间平滑方法进行秩恢复，但对任意结构的阵列的秩损问题尚缺少有效解决办法。单快拍DoA估计算法仅利用MassiveMIMO阵列的单快拍数据对信号DoA进行估计，可以快速估计出空间目标的DoA，并且单快拍DoA估计算法不涉及相关和相干信号子空间估计的秩损问题。最近从频域维度(离散傅里叶变换(DiscreteFourier Transform,DFT)空间)出发提出了一种Massive均匀线阵(UniformLinearArray,ULA)的单快拍DoA估计算法，通过先初选角度，再经“相位旋转”操作得到更为精确的DoA估计。这种相位旋转操作能使得信号能量泄露减少，将所有天线阵元接收到的信号能量集中到设定的频点上。大规模均匀线阵的单快拍采样等效于时域中均匀采样，于是空间谱估计可利用成熟的经典谱估计算法来求解，这体现了时域-频域-空域的等价性。由于对有限长采样数据的离散傅立叶变换输出为离散频点上的谱值，只有实际的频点等于这些离散变换频点时，谱值才完全相等，否则就存在着由这种离散化带来的能量泄露，而“相位旋转”就是为让这种频点对齐的一种操作，当且仅当旋转后的频点对齐，输出得到一个极大谱值。但是该方法不能普遍适用于任意结构的Massive线阵。

非均匀大规模线阵阵元的位置呈现的非均匀性体现为时域内的非均匀采样，空域/时域的非均匀采样导致了另外一种能量泄露，这使得波达角/频率估计不准甚至无法估计。针对任意结构阵列，一种“相位补偿”的信号处理方法被提了出来，其本质含义就是在处理前将这种空域或时域的不规则性导致的相位偏差进行补偿，使得在某个角度/频率采样数据符合均匀采样。这种“相位补偿”操作的提出是针对子空间类DoA估计方法，对接收数据或者信号子空间经过“相位补偿”后，从而将经典的ESPRIT算法扩展适用于任意结构阵列，取得了高效、渐进无偏和更高分辨率的DoA估计结果。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种单快拍大规模线阵空间谱估计方法，适用于包括规则的均匀线阵和不规则的一般线阵。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：