刁鳴，安春蓮，萬文龍

(哈爾濱工程大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

在空間譜估計中，當(dāng)入射信號為非圓信號時，陣列接收數(shù)據(jù)的橢圓協(xié)方差矩陣非零，因此在接收端可以同時對陣列的接收數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣和橢圓協(xié)方差矩陣進(jìn)行處理，從而達(dá)到提高估計性能和擴展陣列孔徑的目的.常見非圓信號有AM信號、MSK信號以及BPSK信號等，其在通信當(dāng)中有廣泛的應(yīng)用，從而使得對非圓信號的DOA估計［1-4］具有現(xiàn)實意義.

現(xiàn)有的非圓信號測向方法主要基于MUSIC算法、ESPRIT算法和高階累積量進(jìn)行DOA估計.文獻(xiàn)［5-6］研究了非圓信號測向的克拉美羅界，證明了非圓信號在DOA估計當(dāng)中具有優(yōu)勢;文獻(xiàn)［7-10］討論了非圓信號的MUSIC算法和MUSIC-Like算法的估計性能和統(tǒng)計特性并說明了非圓信號測向算法的優(yōu)良性能;文獻(xiàn)［1］采用共軛 MUSIC算法進(jìn)行DOA估計，能夠擴展陣列孔徑并且估計性能有所提高，但是陣列擴展能力較弱;文獻(xiàn)［11］采用實數(shù)ES-PRIT算法測向，算法計算量小，但是會損失陣元;文獻(xiàn)［12-15］采用高階累積量進(jìn)行估計，使得陣列擴展能力更強，但是擴展仍然不充分或者累積量矩陣當(dāng)中存在較大的冗余數(shù)據(jù)，計算量較大.

在文獻(xiàn)［13］的基礎(chǔ)上，文章提出了一種基于四階累積量的非圓信號測向新方法.該方法通過巧妙地構(gòu)造累積量矩陣，使得陣列在四階累積量的處理條件下得到了充分?jǐn)U展，進(jìn)一步提高了測向方法的陣列擴展能力，從而提高了測向方法的分辨率;同時，通過利用累積量矩陣之間的關(guān)系，避免了四階累積量矩陣的重復(fù)計算，降低了算法的計算復(fù)雜度.最后，將本文提出的方法和MUSIC-Like方法以及文獻(xiàn)［13］的 FO-EMUSIC方法進(jìn)行實驗仿真比較.

1 信號模型及陣列模型

1.1 非圓信號

對于一個信號s，當(dāng)其滿足 E［s］=0，且E［ss*］≠0時，稱 s為圓信號;其他條件不變，當(dāng)E［ss］≠0時，稱s為非圓信號.非圓信號的非圓特性由非圓率ρ和非圓相位φ確定，其中ρ∈(0，1］，φ∈［0，2π)，本文只討論ρ=1的情況，常見的BPSK信號.

在對陣列接收信號進(jìn)行處理時，利用非圓信號E［ss］≠0這一特點，可以提高算法的估計精度和性能.非圓率為1的非圓信號可以由實信號經(jīng)過移相得到，即

其中，φ為s的非圓相位，s0為一個實信號.

1.2 陣列模型

假設(shè)N個波長為λ的窄帶遠(yuǎn)場獨立非圓信號si(t)(i=1，…，N)分別從角度 θi(θi?［0，π］)入射到M元均勻線陣，陣元間距為λ/2.當(dāng)陣列輸出噪聲均值為0、方差為加性高斯白噪聲時，則在第t個快拍時刻陣列接收信號為

其中:

式中:xi(t)和ni(t)分別表示第t個快拍時刻第i個陣元上的接收數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù);φi為第i個信號的非圓相位，S0(t)為實信號;A為陣列導(dǎo)向矢量矩陣，且 ui=e－j2πdcosθi/λ，d= λ/2.

2 新方法測向原理

2.1 MUSIC-Like方法和FO-EMUSIC方法

為了書寫方便，在下文中不引起混淆的地方將表達(dá)式中的時間t去掉.利用四階累積量陣列擴展特性的MUSIC-Like方法可以通過構(gòu)造接收數(shù)據(jù)矩陣R1實現(xiàn)，其第(k1－1)M+k2行、第(k3－1)M+k4列的元素為 cum(xk1，，，xk4)，其中，cum(·)表示求·的四階累積量，k1、k2、k3、k4?{1，2，…，M}，則

其中，ξi=cum(s0i，，，s0i)為正實數(shù).顯然，矩陣R1是一個M2×M2維的矩陣，但是其實際擴展后的等效陣元數(shù)目為2M－1，因此矩陣R1中有大量的冗余數(shù)據(jù)，使得算法的計算復(fù)雜度大大增加.

利用四階累積量性質(zhì)和非圓特性的FO-EMUSIC方法所構(gòu)造的四階累積量矩陣為

其中，R2和R3第(k1－1)M+k2行、第(k3－1)M+k列的元素分別可以表示為 cum(x，，xk3，xk4)，cum(，，xk3，xk4)，則

顯然，矩陣R0是一個2M2×M2的矩陣，對于均勻線陣，經(jīng)過去冗余處理過后R0可降維到4M×4M，其擴展后的陣元數(shù)為3M－2.FO-EMUSIC方法相對于MUSIC-Like方法進(jìn)一步提高了陣列擴展能力并降低了算法的計算量，但其陣列擴展性能并沒有得到充分的發(fā)揮，并且計算量可以進(jìn)一步的降低.

2.2 非圓測向新方法

在上述2種方法的基礎(chǔ)上，為了減少四階累積量矩陣中的冗余數(shù)據(jù)并充分?jǐn)U展陣列孔徑，提出了一種陣列擴展能力更強、計算量更小的非圓信號四階累積量測向方法.所提方法充分利用均勻線陣列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點和信號的非圓特性直接構(gòu)造維數(shù)較低的數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣.為了后續(xù)公式表示方便，記a0i=［1］T，B1=［b1(θ1)b1(θ2)…b1(θN)］，B2=，其中

構(gòu)造累積量矩陣Rn1和Rn2，其第(k1－1)M+k2行、第(k3－1)M+k4列的元素取值分別可以表示為cum ()和 cum()，其中k1，k3?{1，2}，k2，k4?{1，2，…，M}.當(dāng) k1和 k3取值為1時，xk1和xk2取值為x1;當(dāng) k1和k3取值為2時，xk1和xk2取值為xM.則:

由于矩陣C為實對角陣，且B2=，有=構(gòu)造所提方法的四階累積量矩陣如下:

對R進(jìn)行奇異值分解:

式中:UN為由小特征值對應(yīng)的特征矢量所構(gòu)成的噪聲子空間，且.由于陣列流型矩陣與信號子空間張成同一空間，根據(jù)信號子空間與噪聲子空間的正交性可得

當(dāng)式(11)取負(fù)號時，式(10)的值取最小，則本文所提方法的空間譜函數(shù)可以表示為

本文提出方法步驟如下:

1)由陣列接收信號求出2個累積量矩陣Rn1和Rn2，并按照公式(8)構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣R;

2)對R進(jìn)行奇異值分解，得到小特征值對應(yīng)的噪聲子空間，進(jìn)而得到UN1和UN2;

3)根據(jù)式(12)采用MUSIC算法進(jìn)行譜峰搜索，空間譜曲線中極小值點對應(yīng)的位置即信號的波達(dá)方向估計.

2.3 計算量分析

由文獻(xiàn)［13］知，計算一個四階累積量需要9L次復(fù)乘運算，其中L表示快拍數(shù)，奇異值分解的計算量約為O()，其中M0表示所構(gòu)造的累積量數(shù)據(jù)矩陣的維數(shù).由此可知，MISIC-Like方法的計算量為9M4L+O(M6)，去冗余的FO-EMUSIC方法的計算量為108M2L+O(64M3).

由式(7)可知，Rn1=，因此在計算Rn1時可以只計算其上三角矩陣中的累積量，然后根據(jù)共軛對稱性即可獲得其下三角矩陣位置處的累積量值;此外，Rn1和Rn2中第M行和第M+1行相同，存在冗余，因而計算一行即可，從而可以進(jìn)一步降低計算量.綜上所述，本文所提出的測向方法的計算量為54M2L－9(2M－1)L+O(64M3).為了精確地估計出四階累積量的值，通常L取值很大，有L?M，因而文中所提的方法在計算量上近似為文獻(xiàn)［13］中FOEMUSIC方法的一半.

3 計算機仿真及結(jié)果分析

為了驗證本文提出方法的有效性，將本文方法與MUSIC-Like方法和FO-EMUSIC方法進(jìn)行實驗仿真并給出實驗結(jié)果.實驗仿真中采用的非圓信號為BPSK信號，采用陣元數(shù)為3的均勻線陣，當(dāng)所估計角度與真實角度差的絕對值小于1°時，認(rèn)為估計成功.均方根誤差的計算采用

仿真1 取快拍數(shù)為2 000，信噪比為20 dB，8個遠(yuǎn)場窄帶獨立非圓信號，非圓相位均為0，分別從角度 25°、55°、65°、80°、100°、120°、140°、160°入射到三陣元的均勻線陣上.圖1為本文所提方法進(jìn)行10次DOA估計的空間譜曲線.

從圖1可以看出，本文所提出的方法能夠有效的對陣列孔徑進(jìn)行擴展，陣列擴展后的等效陣元個數(shù)為9，最多可以估計8個信號，而在相同條件下，文獻(xiàn)［13］中的FO-EMUSIC方法最多只能估計6個信號.可見本文所提方法具有更好的陣列擴展能力.

圖1 本文方法空間譜估計曲線Fig.1 Spectrum of the proposed method

仿真2 2個遠(yuǎn)場窄帶獨立非圓信號分別從86°和94°入射到3陣元的均勻線陣.取快拍數(shù)為2 000，進(jìn)行500次獨立實驗，對本文方法、MUSIC-Like方法和FO-EMUSIC方法在不同信噪比時的估計性能進(jìn)行仿真比較，得到3種方法的估計均方根誤差和估計成功概率隨信噪比變化的曲線如圖2所示.

圖2 估計性能隨信噪比變化曲線Fig.2 Performance of estimation via SNR

在小信噪比時，由于MUSIC-Like方法和 FOEMUSIC方法有時只能搜索出一個信號，此時認(rèn)為估計失敗，按搜索的兩個角度一樣來計算估計均方根誤差.從圖2中可以看出，本文提出的方法在小信噪比時具有更小的估計均方根誤差和更高的估計成功概率.由于該方法具有更好的陣列擴展能力，擴展后的等效陣元數(shù)更大，因此其估計性能優(yōu)于MUSIC-Like方法和FO-EMUSIC方法，且較為有效地改善了測向方法在小信噪比時的估計性能.

仿真3 2個遠(yuǎn)場窄帶獨立非圓信號，其入射角度分別為 60°和(60+ α)°.取快拍數(shù)為 2 000，信噪比為10 dB，進(jìn)行500次獨立實驗，將本文方法、MUSIC-Like方法和FO-EMUSIC方法在不同α?xí)r的估計性能進(jìn)行仿真比較，得到3種方法的分辨力性能比較曲線如圖3所示.

圖3 3種方法的分辨能力比較Fig.3 Resolution of the three methods

在信號角度間隔較小時，由于3種方法有時只能搜索出一個信號，此時認(rèn)為估計失敗，按搜索的2個角度一樣來計算估計均方根誤差.從圖3可以看出，本文提出的方法相對具有更高的估計成功概率和更小的估計均方根誤差.由于本文方法擴展陣列后的等效陣元數(shù)較大，在其他條件相同的情況下，其分辨能力明顯優(yōu)于MUSIC-Like方法和FOEMUSIC方法.

4 結(jié)束語

本文提出了一種非圓信號的四階累積量測向新方法，該方法充分利用陣列的結(jié)構(gòu)特性和信號的非圓特性實現(xiàn)了陣列孔徑的充分?jǐn)U展，使得其陣列擴展性能優(yōu)于FO-EMUSIC方法.在陣元個數(shù)相同的條件下，本文方法可以估計更多的信號個數(shù)，而且具有更好的估計性能.此外，通過利用累積量矩陣的結(jié)構(gòu)特點，巧妙的降低了計算量，使所提方法在計算復(fù)雜度上相對其他基于四階累積量的測向方法大大降低.理論分析和實驗仿真驗證了該方法具有計算量小，估計性能優(yōu)良以及分辨力高等優(yōu)良性能.

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