一种基于嵌套阵的循环平稳信号直接定位方法
技术领域
本发明涉及无源定位
技术领域
,尤其是一种信号直接定位方法。背景技术
直接定位技术是无源定位
技术领域
的研究热点,现有的直接定位技术主要基于接收信号为未知信号,未利用信号的波形先验信息,在存在干扰信号的条件下,该类模型的定位性能会受到较大影响。循环平稳特性是大多数通信信号所具有的一种信号特性,利用循环特性可有效地完成干扰的抑制,但现有的利用信号循环平稳特性的直接定位技术均利用均匀阵结构,定位精度和定位自由度受限。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明提供一种基于嵌套阵的循环平稳信号直接定位方法,通过在观测基站中采用嵌套阵的阵列结构,结合目标信源具有的循环平稳特性,不仅保留了循环平稳信号所具有的抗干扰性能,而且提高了模型的定位精度和定位自由度。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤:
a)在平面的L个不同位置放置观测基站,各观测基站均为M元嵌套阵,第l个观测基站中M元嵌套阵接收信号下变频获得M路中频模拟信号;
b)每个观测基站中,对M路中频模拟信号进行A/D采样,采样深度为N,采样周期为Ts,获得M路中频数字信号;
c)根据步骤0获得的采样数据,结合已知的待定位目标信源循环频率α,选取K个迟滞参数βk获得多组循环协方差矩阵;
d)对步骤0获得的循环协方差矩阵进行矩阵矢量化操作,将M×M维的拉直变成M2×1的数据矢量;
e)根据步骤0获得的数据矢量,获得数据矩阵;
f)根据嵌套阵列的差分阵形成的虚拟均匀线阵对应的阵元位置序号,从阵列观测数据矩阵中选取出对应阵元位置序号的数据行组成新的数据矩阵
g)对步骤f)获得的进行前向平滑操作,完成解相干操作;
h)根据步骤g)获得的各子阵的协方差矩阵,获得最终的数据协方差矩阵;
i)对协方差矩阵进行特征值分解,根据已知的待定位目标信号源数目NS,由的mVir-Ns个小特征值对应的特征向量组成Enl;
j)根据噪声子空间矩阵Enl,进行位置搜索,根据谱函数的峰值对应的位置值获得目标信源位置坐标估计值;最后在定位所限定的空间中对上式进行谱峰搜索(二维平面定位即为二维直角坐标空间,一般的三维定位即为三维直角坐标空间,得出对目标信源的位置估计。
所述步骤b)中,M路中频数字信号为:
xl(n)=Als(n)+nl(n)n=1,…,N
式中:
其中si(n)为第i个目标信源的发射信号波形,al(pi)为第l个观测基站关于第i个目标信源的导向矢量,nl(n)为第l个基站的噪声矢量,NS为目标信源数,{·}T表示对矩阵进行转置操作,λ为信号波长,π为圆周率,dm为第m个阵元到参考点的距离。
所述步骤c)多组循环协方差矩阵为:
式中,{·}H表示对矩阵进行共轭转置操作。
所述步骤d)中,数据矢量为:
式中,vec{·}表示对矩阵进行矢量化操作。
所述步骤e)中,数据矩阵为:
所述步骤g)中,解相干操作为:以虚拟均匀线阵数目为MVir,将划分为Q个子矩阵,单个子矩阵的阵元数位mVir,设第q个子阵的协方差矩阵为
所述步骤h)中,最终的数据协方差矩阵为:
所述步骤j)中,目标信源位置坐标估计值为:
式中,θp,l表示位置p相对于第l个观测基站的方位角。
本发明的有益效果在于由于采用循环平稳信号的抗干扰性能,利用了嵌套阵提高了算法的自由度,该方法相对于基于均匀阵的循环平稳信号直接定位技术,通过循环协方差矩阵矢量化操作,形成了多于物理阵元数目的虚拟均匀阵列,提高了算法的定位精度和自由度。
附图说明
图1是六阵元嵌套阵阵元分布示意图。
图2是基于嵌套阵的循环平稳信号直接定位方法流程图。
图3是虚拟阵元示意图。
图4是子阵划分示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明,本发明包括但不仅限于下述实施例。
本发明提出了一种基于嵌套阵的循环平稳信号直接定位方法,利用循环平稳信号具有的循环平稳特性提高了定位模型的抗干扰性能,同时通过利用各观测基站的嵌套阵结构,提高了定位的自由度和定位精度,本方案采样四个位于平面不同位置的观测基站进行信号接收,各观测基站采用六阵元嵌套阵,六阵元嵌套阵阵元分布示意图如图1所示,目标信号源数为2,过采样率8。
本发明包括以下步骤,流程如图2所示:
步骤一:观测基站在平面四个位置上观测信号,以单个观测基站为例,对6路天线阵列接收到的信号进行低噪声放大,然后经下变频为中频信号,得到6路中频模拟信号;
步骤二:以单个观测基站为例,对6路中频模拟信号进行A/D采样,采样深度为480,获得6路中频数字信号;
步骤三:以单个观测基站为例,将步骤二中的6路中频数字信号进行正交下变频,然后经过Fir数字滤波处理过程,得到6路数字复信号;
步骤四:以单个观测基站为例,选取迟滞参数为0:9(单位:TS),循环频率选取为信号波特率α,目标信源发射信号波特率为已知信息,以单个观测基站为例,根据10组迟滞参数,获得10组循环协方差矩阵
步骤五:以单个观测基站为例,对步骤四获得的循环协方差矩阵进行矩阵矢量化操作,获得10组快拍数据式中,vec{·}表示对矩阵进行矢量化操作;
步骤六:以单个观测基站为例,根据步骤五获得的数据矢量,获得数据矩阵
步骤七:以单个观测基站为例,根据图1中6元嵌套阵的阵元布置,获得虚拟阵元示意图如图3所示,所有位置值为Pvir={±11,±10,±9,±8,±7,±6,±5,±4,±3,±2,±1,0}(单位:d),其中,d=0.5λ,λ为待定位目标信号源发射信号波长;
步骤八:以单个观测基站为例,从步骤七中获得的36个虚拟阵元中,剔除重复的分布于同一位置的虚拟阵元,最终获得23个均匀分布的虚拟阵元,同样地,根据23个虚拟阵元所对应的序号,从阵列观测数据矩阵中选取出Pvir所对应的数据列组成新的数据矩阵
步骤九:以单个观测基站为例,对步骤八的数据矩阵进行空间平滑操作,选择子阵数目为12,单个子阵阵元数为12,平滑过程中各子阵划分示意图如图4所示,获得经过平滑操作后的数据协方差矩阵
式中,{·}H表示对矩阵进行共轭转置操作
步骤十:根据步骤九获得的数据协方差矩阵,以单个观测基站为例,进行特征值分解,由10个小特征值对应的特征向量组成噪声子空间矩阵Enl;
步骤十一:根据步骤十获得的四个噪声子空间矩阵,确定搜索位置范围,在搜索位置范围内对谱峰进行搜索,获得目标信源位置估计值。
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