基于功放智能超表面的多源DoA估计方法

基于功放智能超表面的多源doa估计方法
技术领域
1.本发明属于雷达通信技术领域，更进一步涉及波达方向估计技术领域中的一种基于功放智能超表面的多源doa估计方法。本发明可用于对雷达接收信号进行doa估计。


背景技术：

2.智能超表面作为一种新型的电磁调控与接收的平台，被广泛研究用于信号感知和doa估计中。在传统的基于智能超表面的doa估计中，目标的方向主要是通过接收多个随机样本进行压缩感知来获取的，需要对超表面的单元进行多次的随机编码并获取杂散波束，使得现有方法不具备实时性，并且传统基于智能超表面的波达方向估计方法难以同时实现对多源的二维定位。此外，传统的智能超表面是通过加载二级管对每一个单元进行控制的，使得雷达接收信号在经过智能超表面之后会被衰减，从而降低doa估计精度。如何利用智能超表面实现高精度的多源doa估计成为了这个领域的一个重要问题。
3.东南大学在其申请的专利文献“一种基于数字可编程超表面的多源doa估计方法”(申请号cn202111224815.4申请公布号cn 113871887 a)中公布了一种基于数字可编程超表面的多源doa估计方法。该方法提出利用可编程超表面产生40组随机双波束表面编码，每一组表面编码对应一组固定的双波束角度，利用40组采样结果通过omp算法计算出来波角度信息。但是，该方法仍然存在的不足之处是：该方法是通过一维双波束进行采样的，不能实现二维的doa估计。
4.mingtuan lin和ming xu等人在其发表的论文“single sensor to estimate doa with programmable metasurface”(ieee internet of things journal,2021,8(12):10187-10197.)中提出一种基于超表面的单通道doa估计方法。该方法构建了一个二极管加载的20
×
20的可编程超表面，通过产生100组随机的编码模式，来采集100个随机样本，并利用压缩感知算法实现波达方向估计。但是，该方法仍然存在的不足之处是：智能超表面上二极管对雷达接收信号存在衰减，恶化雷达接收信号的信噪比，进而降低doa估计精度。
5.junyan dai和wankai tang等人在其发表的论文“simultaneous in-situ direction finding and field manipulation based on space-timecoding digital metasurface”(ieee transactions on antennas and propagation,2022.)中提出一种利用空时编码超表面进行波达方向估计的方法，该方法通过周期性的调节编码超表面单元上的二极管，使得编码超表面产生谐波，并利用谐波的幅度比来实现对波达方向的估计。但是，该方法仍然存在的不足之处是：该方法是基于谐波分量的比幅法进行计算的，只能对单源进行一维估计。


技术实现要素：

6.本发明的目的是针对上述现有技术的不足，提出一种基于功放智能超表面的多源doa估计方法，用于解决现有基于智能超表面的波达方向估计技术中不能实现对多源的二维doa估计、智能超表面上二极管对雷达接收信号存在衰减等问题。
7.实现本发明目的的技术思路是：本发明利用了一种加载功率放大器的超表面单元，能够对雷达接收信号的功率进行放大，并改善雷达接收信号的信噪比。因此用加载了功率放大器的超表面单元来构建功放智能超表面，规避了传统基于二极管的智能超表面对雷达接收信号的衰减。本发明采用非均匀时间调制技术对雷达接收信号进行调制，使得雷达接收信号经过不同的超表面单元产生的谐波会出现在频谱中的不同频率中，通过在单通道信号中提取频谱中的谐波分量构成阵列信号，使得本发明利用部分超表面单元即可实现对多源的二维doa估计。
8.本发明的具体步骤包括如下：
9.步骤1，设计加载功率放大器的超表面单元；
10.步骤2，将设计的超表面单元通过周期性的排布组成一个二维的n
×
n的功放智能超表面，其中，n表示二维结构的行数和列数；
11.步骤3，从功放智能超表面中选取至少3个相邻的超表面单元组成二维的阵列结构；
12.步骤4，采用非均匀时间调制技术对选取的超表面单元进行调制；
13.步骤5，构建雷达接收信号经过每个被选取的超表面单元后的信号模型如下：
[0014][0015]
其中，y
(m,n)
表示雷达接收信号经过二维阵列结构中第m行、第n列的超表面单元后的信号模型，g表示每个超表面单元上的功率放大器产生的增益，∑表示求和操作，q表示雷达信号经过每个被选取的超表面单元后产生的谐波的阶数，k表示待测目标源的序号，k表示待测目标源的数量，sk表示第k个待测目标源的雷达接收信号，cq表示雷达接收信号经过每个被选取的超表面单元后产生的第q阶谐波的傅里叶系数，exp(.)表示以自然常数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，π表示圆周率，f
(m,n)
表示二维阵列结构中第m行、第n列的超表面单元的调制频率，t表示雷达接收信号的时刻，β表示雷达接收信号的空间波数，d表示每个超表面单元与其每个相邻超表面单元的间距，sin表示正弦函数，cos表示余弦函数，θk表示第k个待测目标源的俯仰角，φk表示第k个待测目标源的方位角；
[0016]
步骤6，雷达接收信号经过所有的被选取的超表面单元后，合成为单通道信号y如下:
[0017]
y＝∑y
(m,n)
；
[0018]
步骤7，从单通道信号中提取雷达接收信号经过每一个被选取的超表面单元后产生的+1阶谐波的信号如下：
[0019][0020]
其中，表示雷达接收信号经过二维阵列结构中第m行、第n列超表面单元后产生的+1阶谐波的信号，c1表示雷达接受信号经过每一个超表面单元产生的+1阶谐波的傅里叶系数；
[0021]
步骤8，将所有被选取的超表面单元产生的+1阶谐波分量组成谐波向量r；
[0022]
步骤9，利用获得的谐波向量r，通过空间谱估计算法，进行多源的二维doa估计。
and manipulation of nonlinear electromagnetic waves and enhanced nonreciprocity using transmissive space-time-coding metasurface”(advanced science,2022,9(11):2105960.)
[0038]
步骤2，将设计的超表面单元通过周期性的排布组成一个二维的n
×
n的功放智能超表面，在本发明实施例中n＝6，如图3中的功放智能超表面所示。
[0039]
步骤3，采用非均匀时间调制技术对超表面单元进行调制。
[0040]
选取功放智能超表面中至少3个相邻的超表面单元，组成一个二维阵列结构，二维的阵列结构是指l形结构、圆形结构，十字形结构和方形结构中任意一种结构。在本发明的实施例中，选取了位于功放智能超表面边缘的11个超表面单元组成的l形阵列结构，如图3中的阴影部分所示。选取部分超表面单元进行doa估计的优势在于降低了系统的复杂度，并且其余超表面单元可以设计用于发射雷达信号，从而使得接收和发射雷达信号之间互不干扰，实现全双工的工作模式。
[0041]
利用非均匀时间调制技术对选取的每一个超表面单元进行调制。非均匀时间调制技术指的是采用多个频率不同的调制函数同时对每一个选取的超表面单元进行调制，且不同的调制频率之间是互质的，通过fpga将每个调制函数调制到相对应的超表面单元上。因此，雷达接收信号经过每一个被调制的超表面单元后，产生的所有一阶谐波在频谱上不会混叠，并且出现在频谱的不同频率上。频谱中所有的一阶谐波分量，可以被提取并应用于doa估计中。
[0042]
步骤4，生成单通道信号模型。
[0043]
步骤4.1，构建雷达接收信号经过每个被选取的超表面单元后的信号模型如下：
[0044][0045]
其中，y
(m,n)
表示雷达接收信号经过二维阵列结构中第m行、第n列的超表面单元后的信号模型，g表示每个超表面单元上的功率放大器产生的增益，∑表示求和操作，q表示雷达信号经过每个被选取的超表面单元后产生的谐波的阶数，k表示待测目标源的序号，k表示待测目标源的数量，sk表示第k个待测目标源的雷达接收信号，cq表示雷达接收信号经过每个被选取的超表面单元后产生的第q阶谐波的傅里叶系数，exp(.)表示以自然常数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，π表示圆周率，f
(m,n)
表示二维阵列结构中第m行、第n列的超表面单元的调制频率，t表示雷达接收信号的时刻，β表示雷达接收信号的空间波数，d表示每个超表面单元与其每个相邻超表面单元的间距，sin表示正弦函数，cos表示余弦函数，θk表示第k个待测目标源的俯仰角，φk表示第k个待测目标源的方位角，两个角度的位置如图3所示。
[0046]
步骤4.2，雷达接收信号经过l形阵列中所有的超表面单元后，合成为单通道信号y:
[0047][0048]
其中，y
(1,n)
表示雷达接收信号经过二维阵列结构中第1行、第n列超表面单元后的信号，y
(m,1)
表示雷达接收信号经过二维阵列结构中第m行、第1列超表面单元后的信号。
[0049]
步骤5，从单通道信号中提取每一个被选取的超表面单元产生的+1阶谐波：
[0050][0051]
其中，表示雷达接收信号经过二维阵列结构中第m行、第n列超表面单元后产生的+1阶谐波的信号，c1表示雷达接受信号经过每一个超表面单元产生的+1阶谐波的傅里叶系数。c1的大小由调制函数的占空比决定，在本发明实施例中，调制函数的占空比为25％。
[0052]
步骤6，按照下式，提取l形阵列中所有的超表面单元产生的+1阶谐波分量组成谐波向量r：
[0053][0054]
其中，n1、n2和nk分别表示第一个、第二个和第k个待测目标源反射的雷达信号中的噪声。
[0055]
步骤7，利用单通道中获得的谐波向量r，通过空间谱估计算法，例如“多重信号分类算法music(multiple signal classification algorithm)”和“基于旋转不变技术的信号参数估计算法esprit(estimating signal parameter via rotational invariance techniques)”，进行多源的二维doa估计。