李雪靜
(漳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子工程學(xué)院,363000,福建省漳州市)
隨著信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展,空域信號(hào)處理已得到廣泛應(yīng)用,涉及雷達(dá)、聲吶、通信、勘探、射電天文以及生物醫(yī)學(xué)等眾多軍事及國(guó)民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域[1]. 窄帶信號(hào)DOA估計(jì)算法已非常成熟,而在信號(hào)傳輸過(guò)程中,由于寬帶線性調(diào)制信號(hào)相對(duì)帶寬較大,可以攜帶較多信息量,抗干擾能力較強(qiáng),更有利于目標(biāo)信號(hào)檢測(cè)、參數(shù)估計(jì)、特性提取,因此高分辨的寬帶信號(hào)DOA估計(jì)已經(jīng)成為研究熱點(diǎn). 寬帶信號(hào)DOA估計(jì)方法分為2類(lèi):一是非相干信號(hào)ISM 方法,將寬帶信號(hào)分解到不重疊的頻帶上,構(gòu)造窄帶數(shù)據(jù);二是相干信號(hào)CSM方法,把寬帶信號(hào)頻帶內(nèi)不重疊的頻點(diǎn)上信號(hào)空間聚焦到參考頻率點(diǎn)[2]. 通過(guò)傅里葉變換,將寬帶信號(hào)轉(zhuǎn)換為一組窄帶信號(hào),然后采用窄帶信號(hào)處理方法進(jìn)行方位譜估計(jì). 第一種頻帶分解方法計(jì)算量比較大,并且無(wú)法估計(jì)相干寬帶,而第二種方法頻點(diǎn)聚焦法在處理寬帶信號(hào)時(shí),運(yùn)算量相對(duì)第一種算法較小,并且可以高精度的處理相干信號(hào). 而CSM方法需要提前假設(shè)信號(hào)入射角度,構(gòu)造信號(hào)子空間,會(huì)使聚焦矩陣出現(xiàn)偏差,以致信號(hào)DOA估計(jì)出現(xiàn)誤差. 學(xué)者對(duì)CSM方法寬帶信號(hào)DOA估計(jì)中出現(xiàn)的誤差問(wèn)題進(jìn)行了研究并給出了一些改進(jìn)措施. 文獻(xiàn)[3] 給出了頻域時(shí)延補(bǔ)償方法進(jìn)行寬帶信號(hào)DOA估計(jì),但是此方法復(fù)雜度高,實(shí)現(xiàn)難度大;文獻(xiàn)[4]利用陣列自相關(guān)矩陣構(gòu)造聚焦矩陣,但是該算法估計(jì)性能下降.
本文針對(duì)CSM算法預(yù)估信號(hào)存在DOA估計(jì)誤差的問(wèn)題進(jìn)行研究,提出運(yùn)用解相干空間平滑技術(shù)對(duì)寬帶信號(hào)進(jìn)行矩陣重構(gòu),構(gòu)造酉聚焦矩陣,將各頻率點(diǎn)下陣列流變換到同一頻率點(diǎn)上,估計(jì)相關(guān)寬帶信號(hào)波達(dá)角. 通過(guò)仿真表明,經(jīng)過(guò)前后向平滑處理,改進(jìn)聚焦變換矩陣的方法不需要對(duì)來(lái)波信號(hào)方位角預(yù)估,能高精度、較穩(wěn)健的估計(jì)來(lái)波方向,且計(jì)算量少.
假設(shè)s(t)=[s(t1),s(t2),…,s(tN)]從不同方位入射M個(gè)陣元, 陣元間距d等于信號(hào)中心頻率FC對(duì)應(yīng)半波長(zhǎng),噪聲為互為獨(dú)立且與信號(hào)不相關(guān)的零均值高斯白噪聲. 首個(gè)陣元是參考陣元,第m陣元在時(shí)刻t輸出信號(hào)xm(t)為[5]
(1)
si(t)為t時(shí)刻第i個(gè)信號(hào)的復(fù)包絡(luò),nm(t)為第m個(gè)陣元上的高斯白噪聲,τmi為第m個(gè)陣元接收第i個(gè)信號(hào)相對(duì)參考陣元到達(dá)時(shí)的延時(shí). 對(duì)式(1)傅里葉變換得
(2)
在頻域接收到的信號(hào)表達(dá)式可變換為
X(f)=A(f,θ)S(f)+N(f),
(3)
式(3)中頻域信號(hào)X(f),S(f),N(f)分別對(duì)應(yīng)的時(shí)域信號(hào)為X(t),S(t),N(t),陣列流型矩陣A(f,θ)由寬帶信號(hào)的方位和頻率決定.
假設(shè)寬帶信號(hào)帶寬BW,中心頻率FC, 下限頻率fL和上限頻率fH,將寬帶信號(hào)均勻分成K個(gè)窄帶子信號(hào),帶寬為BW/K,中心頻率為fk=fL+BW×k/K,將各子頻帶的陣列流矩陣加權(quán),獲取空域線陣接收寬帶信號(hào)模型.
X(fk)=A(fk,θ)S(fk)+N(fk),k=1,2,…,K.
(4)
式中
A(fk,θ)=[a(fk,θ1),…,a(fk,θN)].
(5)
因此,在頻率點(diǎn)fk下,陣列協(xié)方差矩陣為
(6)
由于不同頻率點(diǎn)下陣列流矩陣A(fk,θ)不同 ,不能直接將R(fk)(k=1,…,K)進(jìn)行相加. 需要將各頻率點(diǎn)下的A(fk,θ)變換到聚焦頻率點(diǎn)f0上來(lái)[6].
采用前后雙向空間平滑技術(shù)對(duì)陣元接收信號(hào)進(jìn)行各頻點(diǎn)的矩陣重構(gòu),將均勻線陣分成p個(gè)陣元數(shù)為m(m>N)的子陣,即有M=p+m-1,前向平滑協(xié)方差矩陣Rf和后向平滑協(xié)方差矩陣Rb可以表示為:
(7)
(8)
經(jīng)過(guò)雙向空間平滑處理后,得到重構(gòu)協(xié)方差矩陣
(9)
經(jīng)過(guò)雙向平滑處理后,用重構(gòu)協(xié)方差矩陣Rfb,代替陣列接收協(xié)方差矩陣R.且重構(gòu)協(xié)方差矩陣滿足下列關(guān)系
Rfb=D(fk,θ)+δ2I.
(10)
式中D(fk,θ)=A(fk,θ)Rs(fk,θ)AH(fk,θ),為去噪后陣列輸出協(xié)方差Hermitian矩陣,信號(hào)協(xié)方差矩陣為Rs(fk)=S(fk)SH(fk),對(duì)正定陣D(fk,θ)進(jìn)行特征值分解可以得到
D(fk,θ)=U(fk,θ)M(fk,θ)UH(fk,θ).
(11)
式中,U(fk,θ)為信號(hào)子空間,M(fk,θ)為特征值對(duì)角陣. 聚焦頻率點(diǎn)f0處D(f0,θ)=U(f0,θ)M(f0,θ)UH(f0,θ),則Rfb可表示為
Rfb=U(fk,θ)M(fk,θ)UH(fk,θ)+δ2I.
(12)
在不同頻率點(diǎn)下,特征向量酉變換矩陣滿足F(fk)U(fk)=U(f0),則變換陣為G(fk)=U(f0)UH(fk).
利用各頻率點(diǎn)間噪聲不相關(guān)選取聚焦矩陣,在歸一化TH(fk)T(fk)=I條件下求最小化
(13)
約束條件下最佳范數(shù)解為
T(fk)=U(f0)G(f0)UH(fk)G(fk).
(14)
經(jīng)過(guò)雙向平滑處理改進(jìn)聚焦變換矩陣后的相關(guān)數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣為
(15)
(16)
則構(gòu)成MUSIC空間譜為
(17)
算法流程圖為:
將雙向平滑處理改進(jìn)聚焦變換算法與CSM類(lèi)雙邊相關(guān)(TCT)算法、信號(hào)子空間SST算法對(duì)相關(guān)寬帶信號(hào)DOA估計(jì)進(jìn)行比較.
仿真平臺(tái)為MATLAB7.1,基本參數(shù)設(shè)置:均勻線陣陣元數(shù)為16,陣元間距為中心頻率半波長(zhǎng),工作帶寬覆蓋10 GHz~16 GHz,快拍數(shù)128,采樣頻率為14050 Hz,遠(yuǎn)場(chǎng)寬帶信號(hào)入射角為-2°和5°,波段為3000 Hz~7000 Hz,CSM類(lèi)算法對(duì)采樣帶寬劃分32個(gè)等分. 噪聲信號(hào)為平穩(wěn)、零均值高斯噪聲,且各陣元上的噪聲不相關(guān).
由下頁(yè)圖1仿真結(jié)果可以看出,入射相干寬帶信號(hào),3種算法估計(jì)精度相比,經(jīng)過(guò)雙向平滑處理的改進(jìn)聚焦矩陣精度最高,在低信噪比5 dB下,也能精準(zhǔn)估計(jì)來(lái)波方向. 而CSM類(lèi)算法需要預(yù)估來(lái)波角度,致使存在聚焦誤差,使得在不同信噪比下聚焦算法TCT和SST算法不同程度的偏離來(lái)波方向,都存在偏差,估計(jì)精度不如改進(jìn)聚焦類(lèi)算法.
下頁(yè)圖2為3種算法對(duì)相關(guān)寬帶信號(hào)估計(jì)方差比較,入射角度-2°處采樣200次蒙特卡洛的實(shí)驗(yàn)平均值,改進(jìn)聚焦矩陣的均方誤差最小,信噪比在-5 dB~0 dB,均方誤差都不大于0.1°,在信噪比大于0 dB時(shí),均方誤差接近0°,而CSM類(lèi)TCT算法在低信噪比下均方誤差大于0.8°,SST算法均方誤差大于1°,由此可以看出,3種算法相比,改進(jìn)聚焦算法具有更好的穩(wěn)健性.
圖1 3種算法不同信噪比下的空間譜
圖2 估計(jì)均方差與信噪比關(guān)系
表1 3種算法運(yùn)行時(shí)間比較 t/ms
在信噪比為5 dB時(shí),兩組寬帶信號(hào)入射角度,一組為-2°和5°,另一組為-5°,3°,10°和15°. 由表1可以看出,經(jīng)平滑處理的改進(jìn)聚焦算法對(duì)2組信號(hào)的運(yùn)算時(shí)間分別為13.2 ms和15.1 ms,比雙邊相關(guān)(TCT)算法的22 ms和23 ms,信號(hào)子空間SST算法24.5 ms和26.2 ms用時(shí)少.實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)聚焦算法計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單,運(yùn)算速度快.
針對(duì)CSM算法對(duì)相關(guān)寬帶信號(hào)DOA估計(jì),需要預(yù)估信號(hào)方向,會(huì)產(chǎn)生聚焦誤差的問(wèn)題進(jìn)行研究,運(yùn)用雙向空間平滑技術(shù)進(jìn)行矩陣重構(gòu),經(jīng)過(guò)前后向平滑處理,構(gòu)造將各頻率點(diǎn)下陣列流變換到同一頻率點(diǎn)上的聚焦矩陣.改進(jìn)聚焦變換矩陣的方法不需要對(duì)來(lái)波信號(hào)方位角預(yù)估,能高精度、較穩(wěn)健的估計(jì)來(lái)波方向,且計(jì)算量小.