互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法   0    0

本发明公开了一种互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法，基于均匀中心对称的线阵，考虑阵列存在互耦效应下，将多维参数估计器解耦成几个一维参数估计器，在估计远近场混合信号的角度和距离参数同时，引入了在通信、雷达系统中广泛采用非圆信号，通过充分利用其非圆信息并解耦阵列导向矢量来提高了参数估计的精度。本发明方法与现有的算法相比，有着更高的参数估计精度，且能消除互耦效应的影响，该结论已通过仿真实验验证；本发明还可以通过判断距离的范围来判断信号源的类型。

1.一种互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法，其特征在于，所述方法包括：
将接收到的阵列数据及其共轭形成一个扩展数据矢量，基于该扩展数据矢量，构建扩展协方差矩阵并对其进行特征分解，得到信号子空间和噪声子空间；
将含有互耦系数的远场信号扩展导向矢量解耦成两个分别只和远场信号扩展导向矢量和互耦系数有关的矢量，根据秩损原理构造出一个关于远场信号的参数估计器来得到远场的角度值，并根据得到的远场的角度值来计算阵列互耦系数；
利用阵列互耦系数重新构造出扩展的阵列互耦系数矩阵，并用扩展的阵列互耦系数矩阵来补偿消除扩展协方差矩阵中的互耦影响，接着对消除互耦影响后的扩展协方差矩阵进行特征分解，得到新的信号子空间和新的噪声子空间；
利用阵列的中心对称特性，将消除互耦影响后的阵列导向矢量分解为两个分别只与角度参数和距离参数相关新矢量，根据秩损原理，构造出两个参数估计器分别得到远近场角度和距离的估计值；
所述得到信号子空间和噪声子空间的具体方法包括：
利用信号的非圆特性，将阵列接收到的数据矢量x(l)与其共轭x*(l)组成一个扩展数据矢量z(l)，即
其中
其中，C表示对称均匀线阵的M×M的互耦系数矩阵，M是传感器的个数，M＝2N+1，N是从1开始的正整数，sN(l)和sF(l)分别表示近场信号矢量和远场信号矢量；
AN和AF分别为近场信号的阵
列导向矩阵和远场信号的阵列导向矩阵，ψN和ψF分别表示近场信号矢量和远场信号矢量的非圆相移，n(l)是与入射信号不相关的圆性高斯噪声矢量，计算扩展协方差矩阵，即其中，RsN、RsF和Rs分别为近场信号的协方差矩阵、远场信号的协方差矩阵和总混合信号的协方差矩阵， 表示R的特征值，I2M表示2M×2M单位矩阵，上标H表示共轭转置；
对R进行特征分解
其中，Us是以2M×K的矩阵表示的信号子空间，Un是以2M×(2M-K)的矩阵表示的噪声子空间，Λs是K×K的矩阵，Λn是(2M-K)×(2M-K)的对角矩阵，M表示传感器的个数，K表示不相关的窄带非圆信号个数，K＝K1+K2，K1和K2分别表示近场信号的个数和远场信号的个数；
所述计算阵列互耦系数的具体方法包括：
将远场角度参数与其他待估参数分离，定义一个只与角度θ有关的函数pF(θ)如下，pF(θ)＝{det[QF(θ)]}-
1.
其中， det[QF(θ)]表示矩阵
QF(θ)秩损，Tx(θ)是一个只与角度θ有关的M×(P+1)矩阵，P+1是互耦系数的个数，在内搜索，从pF(θ)的多个最高谱峰中获得所有远场信号的角度
表示θk的估计值，根据得到的远场信号的角度估计值，得到阵列互耦系数；
所述得到新的信号子空间和新的噪声子空间的具体方法包括：
根据得到的阵列互耦系数，按照带状对称的Toeplitz结构来重构阵列互耦系数矩阵，并用重构阵列互耦系数矩阵来补偿消除扩展协方差矩阵
中的互耦影响，接着对消除互
耦影响后的扩展协方差矩阵进行特征分解，得到补偿后的扩展协方差矩阵如下：
对R′进行特征分解得到 其中U's表示新的信号子空间，U'n表
示新的噪声子空间。

2.根据权利要求1所述的互耦情况下的远近场非圆联合参数估计方法，其特征在于，所述得到远近场角度和距离的估计值的具体方法包括：
利用阵列关于中心传感器呈中心对称的特性，将消除互耦影响后的阵列导向矢量分解为只与角度参数相关的新矢量和只与距离参数相关的新矢量，根据秩损原理，构造出两个参数估计器，定义一个只与角度参数有关的谱函数如下：
pN(θ)＝{det[QN1(θ)]}-1
其中， κN(θ)是一个只与角度θ有关
(2N+1)×(N+1)的矩阵，上标*表示共轭；在 内，从pN(θ)的最高峰值中得到所有混合信号的角度 接着，构造一个如下的函数：
其中，
是与角度和距离同时有关的(2N+1)×1向量，r表示菲涅尔区域内的远近场信号的距离，通过搜索范围r∈[0.62(D3/λ)1/2,2D2/λ]，从 的峰值中得到远近场信号对应的距离参数，其中D表示阵列孔径，λ表示输入信号的波长。