一种基于局部优化搜索的阵列自校正测向方法与流程

1.本发明涉及阵列信号处理技术领域，特别是指一种基于局部优化搜索的阵列自校正测向方法。


背景技术：

2.阵列信号处理是现代信号处理领域内的一个极其重要的分支，而信源参数估计则一直被视为阵列信号处理领域中的一个重要研究内容。信源参数估计的主要目的是估计信源辐射信号的波达方向和距离等参数。对于实际阵列，往往存在阵元位置误差，严重影响doa(波达方向)性能。传统的阵列误差自校正算法，存在迭代次数多、收敛速度慢、测向精度低等问题，使得传统阵列误差自校正算法在工程应用上受到局限。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题在于，为阵列非理想因素自校正doa估计提供一种高精度估计方法。
4.本发明所要解决的技术问题是由以下技术方案实现的：
5.一种基于局部优化搜索的阵列自校正测向方法，包括以下步骤：
6.步骤1：初始化设置，令k＝0，γ
(k)
＝γ0，其中，k为迭代次数，γ
(k)
表示第k次迭代的幅度及相位误差修正矩阵，γ0为幅度及相位误差修正矩阵初始值；
7.步骤2：利用阵列接收数据计算信源协方差矩阵的估计值，经特征分解后得到噪声子空间矩阵
8.步骤3：构建空间谱上标h表示共轭转置，搜索其中n个最大的空域峰值点n为信源个数，这些峰值点对应于n个导向矢量
9.步骤4：构造代价函数
[0010][0011]
式中，δ
(k)
＝[γ
(k)11
,γ
(k)22
,...,γ
(k)mm
]
t
；diag表示对角矩阵，下标11,22,...,mm表示矩阵中的相应元素，上标t表示矩阵转置；
[0012]
步骤5：在约束条件δ
(k)h
w＝1下，对δ
(k)
求代价函数的最小值同时得到δ在时的最优解δ
(k+1)
：
[0013]
[0014]
式中，w＝[1,0,...,0]
t
；
[0015]
步骤6：进行局部优化搜索：
[0016]
对任一在的一个区间范围内，δ为邻域半径，按照一定间隔进行搜索，对各个角度分别计算搜索范围内的代价值并选择代价值最小时对应的角度作为第k+1次迭代的角度输入：
[0017][0018]
步骤7：设定收敛判定值ε，判断收敛性，收敛条件为：
[0019][0020]
若不收敛，则跳转到步骤3继续迭代，否则终止迭代，得到最终的信源方位角估计值
[0021]
进一步地，步骤1中的幅度及相位误差修正矩阵初始值γ0由经验值给出，或通过已知信源测试获得。
[0022]
本发明与现有技术相比具有如下优点：
[0023]
1、本发明较传统阵列误差自校正算法迭代次数更少、收敛速度更快。
[0024]
2、本发明较传统阵列误差自校正算法测向精度更高、稳定性更好。
附图说明
[0025]
图1是本发明的整体流程图。
[0026]
图2是本发明得到的测向空间谱，来波方向分别为(0
°
,15
°
)和(0
°
,25
°
)。
[0027]
图3是本发明与传统阵列误差自校正算法测向结果随仿真次数的性能对结果。
具体实施方式
[0028]
下面，结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。
[0029]
一种基于局部优化搜索的阵列自校正测向方法，包括以下步骤：
[0030]
步骤1：初始化设置，令k＝0，γ
(k)
＝γ0，其中γ0为幅度及相位误差修正矩阵初始值；
[0031]
步骤2：利用阵列接收数据计算信源协方差矩阵的估计值，经特征分解后得到噪声子空间矩阵
[0032]
步骤3：构建空间谱搜索其中n(n为信源个数)个最大的空域峰值点这些峰值点对应于n个导向矢量
[0033]
步骤4：构造代价函数
[0034][0035]
上式中，δ
(k)
＝[γ
(k)11
,γ
(k)22
,...,γ
(k)mm
]
t
；
[0036]
步骤5：在约束条件δ
(k)h
w＝1下，对δ
(k)
求代价函数的最小值同时得到δ在时的最优解δ
(k+1)
：
[0037][0038]
式中，w＝[1,0,...,0]
t
；
[0039]
步骤6：进行局部优化搜索：
[0040]
对任一在的一个小的区间范围区间内，按照一定间隔进行搜索，对各个角度分别计算搜索范围内的代价值并选择代价值最小时对应的角度作为第k+1次迭代的角度输入：
[0041][0042]
步骤7：判断收敛性，收敛条件为：
[0043][0044]
若不收敛，则跳转到步骤3继续迭代，否则终止迭代，得到最终的信源方位角估计值
[0045]
进一步的，所述幅度及相位误差修正矩阵初始值γ0可由经验值给出估计值，或通过已知信源测试获得。
[0046]
该方法的主要工作过程包括：由接收阵列对信源的采样样本计算协方差矩阵，通过分解协方差矩阵得到噪声子空间矩阵，利用噪声子空间矩阵及经幅度、相位初步修正后的阵列导向矢量矩阵生成测向空间谱，得到测向角的初步估计值，再通过构建代价函数并对其最小代价值进行迭代求解，不断更新测向角度与幅度及相位误差修正矩阵直至收敛，最终实现信源的doa估计。该方法基于阵列接收信号，利用幅相修正后的阵列导向矢量与噪声子空间矩阵的正交性构建空间谱，将空间谱输出角度作为初始值对代价函数进行迭代求解并在每次迭代期间进行局部优化搜索，实现对信源来波方向的快速、精确估计。
[0047]
以下为一个更具体的例子：
[0048]
参照图1，一种基于局部优化搜索的阵列自校正测向方法，包括以下步骤：
[0049]
步骤1：初始化设置，令k＝0，γ
(k)
＝γ0，其中γ0为幅度及相位误差修正矩阵初始值；
[0050]
步骤2：利用阵列接收数据计算信源协方差矩阵的估计值，经特征分解后得到噪声子空间矩阵；
[0051]
步骤3：构建空间谱搜索其中n(n为信源个数)个最大的空域峰值点这些峰值点对应于n个导向矢量
[0052]
步骤4：构造代价函数
[0053][0054]
上式中，δ
(k)
＝[γ
(k)11
,γ
(k)22
,...,γ
(k)mm
]
t
；
[0055]
步骤5：在约束条件δ
(k)h
w＝1下，对δ
(k)
求代价函数的最小值同时得到δ在时的最优解δ
(k+1)
：
[0056][0057]
式中，w＝[1,0,...,0]
t
，
[0058]
步骤6：进行局部优化搜索：
[0059]
对任一在的一个小的区间范围区间内，按照一定间隔进行搜索，对各个角度分别计算搜索范围内的代价值并选择代价值最小时对应的角度作为第k+1次迭代的角度输入：
[0060][0061]
步骤7：判断收敛性，收敛条件为：
[0062][0063]
若不收敛，则跳转到步骤3继续迭代，否则终止迭代，得到最终的信源方位角估计值
[0064]
仿真验证：
[0065]
仿真条件：采用17阵元的非均匀线阵，阵元坐标为：
[0066]
dx＝[0,1,2,4,5,7,8,10,12,13,14,16,17,19,21,23,26]'*d
[0067]
其中，d为半波长，信号频率均为1ghz，通道幅度误差≤3db，通道相位误差≤20
°
，两个信源的来波方向分别为(0
°
,15
°
)和(0
°
,25
°
)。
[0068]
仿真结果如图2、图3所示。
[0069]
通过图2可以看出，当通道的幅度、相位误差较大时，依然能够实现精确的doa估计。通过图3可以看出，引入局部优化搜索后，测向精度较传统阵列误差自校正算法有了明显提升。
[0070]
总之，本发明通过将阵列数据协方差矩阵的特征向量分解为信号子空间和噪声子
空间，利用导向矢量矩阵与误差矩阵之积与噪声子空间的正交性进行循环迭代，并通过引入局部优化搜索，提高了收敛速度及测向稳定性，从而实现更优的角度估计结果。