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    強(qiáng)信號(hào)背景下弱信號(hào)角度時(shí)延的聯(lián)合Capon估計(jì)方法

    2014-12-31 11:58:00迮劍舟
    上海航天 2014年2期
    關(guān)鍵詞:譜估計(jì)信源時(shí)延

    馮 源,侯 帥,陳 強(qiáng),迮劍舟,孫 云

    (1.中國(guó)人民解放軍73017部隊(duì),江蘇 南京 211122;2.安徽省電子制約重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥 230037;3.中國(guó)人民解放軍73676部隊(duì),江蘇 無(wú)錫 214063;4.陽(yáng)春科技有限公司,江蘇 南京 211100)

    0 引言

    在近年來(lái)的電子對(duì)抗領(lǐng)域中,各種新式武器,尤其是各種隱身技術(shù)以及精確制導(dǎo)武器的出現(xiàn),給現(xiàn)代電子戰(zhàn)雙方提出了新的挑戰(zhàn)。利用外輻射源信號(hào),如以民用通信、廣播、電視臺(tái)等發(fā)射的電磁波為照射源,對(duì)敵目標(biāo)進(jìn)行有效的探測(cè)和定位,成為重要的發(fā)展方向。在利用民用廣播電臺(tái)信號(hào)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行無(wú)源定位的過(guò)程中,在強(qiáng)直達(dá)波干擾背景下對(duì)微弱目標(biāo)的DOA、時(shí)延以及多普勒參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確而又快速的估計(jì)非常重要。實(shí)際情況下,強(qiáng)直達(dá)波通常方位是固定且可精確測(cè)量[1]。因此,本文將從先驗(yàn)知識(shí)的角度(強(qiáng)直達(dá)波信號(hào)角度已知,且強(qiáng)度遠(yuǎn)大于目標(biāo)回波信號(hào))研究強(qiáng)信號(hào)干擾背景下目標(biāo)角度與時(shí)延的聯(lián)合估計(jì)問(wèn)題。MUSIC,Pro-ESPRIT等性能優(yōu)良的子空間類角度與時(shí)延聯(lián)合估計(jì)算法,須精確已知信源個(gè)數(shù)用以正確構(gòu)造信號(hào)與噪聲子空間[2-3]。但在強(qiáng)直達(dá)波干擾下,采用已有的Akaide信息論AIC準(zhǔn)則或最小描述長(zhǎng)度(MDL)估計(jì)信源數(shù)存在較大偏差[4]。Capon譜估計(jì)法常用于DOA的估計(jì),優(yōu)勢(shì)是不需要信源數(shù)的先驗(yàn)已知或估計(jì)信源數(shù),其采樣數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的門限較低,劣勢(shì)是無(wú)法突破瑞利限的限制,DOA估計(jì)的分辨力較低[5]。本文對(duì)強(qiáng)信號(hào)背景下弱信號(hào)角度時(shí)延的聯(lián)合Capon估計(jì)方法進(jìn)行了研究。

    1 信號(hào)模型

    設(shè)某一陣列天線接收到的一個(gè)廣播電臺(tái)的直達(dá)信號(hào)為s(t),若不考慮多徑效應(yīng)則會(huì)有一路強(qiáng)直達(dá)波信號(hào)與P個(gè)經(jīng)目標(biāo)反射后的弱信號(hào)入射到N元陣列上,此陣列為各向同性陣元組成的半波長(zhǎng)均勻線陣,且P+1個(gè)接收信號(hào)均為窄帶信號(hào)(P+1<N),則陣列接收向量 [r1(t)r2(t) …rN(t)]T=r(t)可表示為

    式中:θ0為強(qiáng)直達(dá)波來(lái)波方向;θ1,…,θP為弱信號(hào)的來(lái)波方向,τ1,…,τP為各路弱信號(hào)相對(duì)強(qiáng)直達(dá)波的時(shí)延;d為陣元間距,且d=λ/2;λ為入射信號(hào)頻率。記μp(t)=βp(t)ej2πfDpt,則r(t)可寫(xiě)成

    為簡(jiǎn)化分析,且忽略各目標(biāo)的多普勒頻移,即fDp=0。研究對(duì)各目標(biāo)來(lái)波方向與相對(duì)直達(dá)波的時(shí)延(θp,τp)進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。

    2 Capon譜估計(jì)原理與改進(jìn)Capon方法

    2.1 Capon譜估計(jì)方法原理

    Capon法的要點(diǎn)是求解權(quán)值

    的優(yōu)化問(wèn)題[6-7]。即搜索目標(biāo)可能出現(xiàn)的角度,使在搜索方向取得一定功率的條件下總的接收功率最小。根據(jù)式(3)求解出權(quán)值得

    式中:Rrr為陣列輸入信號(hào)的協(xié)方差矩陣,且Rrr=∫r(t)(r(t))Hdt。

    在用Capon法進(jìn)行DOA估計(jì)時(shí),用得到的權(quán)值計(jì)算輸出信號(hào)的空間譜函數(shù),有

    與譜峰對(duì)應(yīng)的所有θ即為波達(dá)方向的估計(jì)

    當(dāng)噪聲僅為高斯白噪聲,對(duì)任意θ,Pcapon(θ)均是來(lái)自方向θ的信號(hào)功率的最大似然估計(jì),其空間譜正比于該方向的信號(hào)功率,但受陣列孔徑限制,角度分辨率較低,無(wú)法分辨1個(gè)波束寬度內(nèi)的2個(gè)信號(hào)。但此算法的優(yōu)點(diǎn)是無(wú)需已知或估計(jì)信源數(shù),其采樣數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的門限較低。

    2.2 改進(jìn)的Capon法聯(lián)合估計(jì)信號(hào)DOA與時(shí)延

    基本的Capon譜估計(jì)算法只能對(duì)DOA進(jìn)行估計(jì)而無(wú)法對(duì)DOA與時(shí)延進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。本文對(duì)基本的Capon譜估計(jì)方法進(jìn)行改進(jìn),使之能對(duì)DOA和時(shí)延進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。

    由上述分析可知,用Capon譜估計(jì)法進(jìn)行信號(hào)DOA估計(jì)時(shí),求得權(quán)值向量w后即構(gòu)造了輸出信號(hào)的空間譜函數(shù)[式(5)]。本文提出的方法先不計(jì)算空間譜函數(shù),再求得各陣元的信號(hào)加權(quán)求和輸出

    將加權(quán)輸出的信號(hào)與取不同時(shí)延τ的直達(dá)波信號(hào)進(jìn)行積分,可得

    本方法利用強(qiáng)弱信號(hào)能量差別大的特點(diǎn),將直達(dá)波信號(hào)s(t)用第一路天線(參考天線)接收到的信號(hào)r0(t)代替,即s(t-τ)=r0(t-τ)。繪制ρ(θ,τ)的三維圖譜,ρ(θ,τ)形成譜峰的位置即對(duì)應(yīng)目標(biāo)的角度和相對(duì)時(shí)延。需說(shuō)明的是,為避免強(qiáng)直達(dá)波信號(hào)對(duì)結(jié)果的干擾,角度和時(shí)延搜索時(shí)避開(kāi)了強(qiáng)直達(dá)波信號(hào)所在的角度以及零時(shí)延周圍的區(qū)域,以免直達(dá)波信號(hào)太強(qiáng)而覆蓋了目標(biāo)信號(hào)。

    2.3m-Capon算法

    在上述的改進(jìn)Capon法中,當(dāng)兩個(gè)目標(biāo)信號(hào)的來(lái)波方向靠得過(guò)近時(shí),方法的估計(jì)性能將嚴(yán)重下降,甚至無(wú)法區(qū)分兩個(gè)信號(hào)。以下利用MUSIC算法的高分辨特性對(duì)上述方法進(jìn)一步優(yōu)化,得到一種基于m-Capon的角度時(shí)延聯(lián)合估計(jì)方法,該法能對(duì)空域中靠得較近的信號(hào)進(jìn)行DOA和時(shí)延的聯(lián)合估計(jì)。

    在陣列信號(hào)處理當(dāng)中,MUSIC算法是一種經(jīng)典的子空間類DOA估計(jì)算法。與Capon法相比,它能突破瑞利限的制約,有更高的角度分辨力。MUSIC算法的空間譜函數(shù)可表示為

    顯然,PMUSIC并不是任何意義下的真實(shí)譜。嚴(yán)格地說(shuō),它僅是信號(hào)導(dǎo)向矢量與噪聲子空間的距離,卻能在真實(shí)波達(dá)方向的附近出現(xiàn)譜峰,可超分辨地估計(jì)各信號(hào)的波達(dá)方向[8]。但由于實(shí)際相關(guān)矩陣是通過(guò)有限快拍數(shù)據(jù)估計(jì)獲得的,快拍個(gè)數(shù)很大程度上影響MUSIC方法DOA估計(jì)的性能,而且此方法須預(yù)先判定信源數(shù)和對(duì)相關(guān)矩陣進(jìn)行特征值分解。

    由上面分析可知,Capon方法直接利用相關(guān)矩陣進(jìn)行DOA估計(jì),無(wú)需預(yù)判信源個(gè)數(shù),但該方法受瑞利限的制約,角分辨能力較差。MUSIC方法雖具有超分辨性能,但需估計(jì)信源數(shù)和對(duì)相關(guān)矩陣的特征值分解,而且對(duì)快拍數(shù)量的要求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)Capon算法,這往往成為限制其實(shí)際應(yīng)用的主要因素。如結(jié)合兩種方法的優(yōu)點(diǎn),就會(huì)得到一種更有效的DOA估計(jì)方法[8]?;诖?,提出了m-Capon算法。

    對(duì)陣列輸入信號(hào)的協(xié)方差矩陣Rrr進(jìn)行特征值分解,可得

    式中:Us,Un分別為信號(hào)子空間和噪聲子空間矩陣,且

    Λs為由信號(hào)對(duì)應(yīng)的特征值構(gòu)成的對(duì)角矩陣,且Λs=diag[λ1λ2…λM]。進(jìn)一步推導(dǎo)可得

    式中:m為任意整數(shù)[8]。因 (σn)2/λi<1,當(dāng)m趨近于無(wú)窮大時(shí),式(13)中含有信號(hào)子空間的一項(xiàng)將趨近于0,即

    陣列接收信號(hào)的m-Capon譜可寫(xiě)成

    其物理意義相當(dāng)于利用m個(gè)Capon估計(jì)器級(jí)聯(lián)克服單個(gè)Capon估計(jì)器受瑞利限的制約,提高角度分辨力;當(dāng)m=1時(shí),算法變?yōu)镃apon譜估計(jì)法;當(dāng)m→∞時(shí),算法又變?yōu)镸USIC波達(dá)方向估計(jì)法。

    2.4 改進(jìn)的m-Capon方法

    為提高改進(jìn)的Capon法在目標(biāo)來(lái)波方向接近時(shí)的角度時(shí)延聯(lián)合估計(jì)性能,本文提出一種改進(jìn)的m-Capon方法。該法將改進(jìn)的信號(hào)Capon譜與信號(hào)的m-Capon譜相乘,得到陣列接收信號(hào)改進(jìn)的m-Capon譜用于信號(hào)角度和時(shí)延的聯(lián)合估計(jì)。具體步驟如下。

    步驟1)跟據(jù)Capon譜估計(jì)原理計(jì)算出式(3)中的w,求得陣列的加權(quán)輸出wHr(t)。

    步驟2)將wHr(t)與取不同τ的第一路接收信號(hào)r0(t-τ)進(jìn)行積分,可得改進(jìn)的Capon譜

    步驟3)由式(16)求得陣列輸入信號(hào)的m-Ca-pon譜。

    步驟4)將ρ(θ,τ)與m-Capon譜相乘,得到改進(jìn)的m-Capon譜

    改進(jìn)的m-Capon方法原理如圖1所示。

    圖1 改進(jìn)m-Capon法的角度時(shí)延聯(lián)合估計(jì)原理Fig.1 DOA and time-delay joint estimation based onm-Capon method

    3 仿真

    仿真1:改進(jìn)m-Capon法的估計(jì)效果

    設(shè)強(qiáng)直達(dá)波信號(hào)來(lái)波方向?yàn)?°,相對(duì)時(shí)延為0,信噪50dB;目標(biāo)信號(hào)1的來(lái)波方向50°,相對(duì)時(shí)延0.5μs;目標(biāo)信號(hào)2的來(lái)波方向55°,時(shí)延1.2μs;兩信號(hào)信噪比均為10dB;快拍數(shù)K=1 000,m=4。仿真結(jié)果如圖2所示。

    圖2m=4時(shí)改進(jìn)m-Capon法估計(jì)效果Fig.2 Advancedm-Capon estimation performance whenm=4

    由圖2中兩個(gè)信號(hào)峰值所處的位置可知:改進(jìn)的Capon方法可對(duì)目標(biāo)信號(hào)的來(lái)波方向和相對(duì)時(shí)延進(jìn)行有效的聯(lián)合估計(jì)。

    仿真2:不同m值和信號(hào)角度間隔條件下改進(jìn)m-Capon法估計(jì)性能

    設(shè)強(qiáng)直達(dá)波信號(hào)來(lái)波方向0°,相對(duì)時(shí)延0,信噪比50dB;目標(biāo)信號(hào)1的來(lái)波方向50°,相對(duì)時(shí)延0.5μs;目標(biāo)信號(hào)2的信噪比0dB,來(lái)波方向從52°變化至64°,時(shí)延1.2μs;K=1 000,蒙特卡洛試驗(yàn)次數(shù)J=100,結(jié)果如圖3、4所示。

    圖3 不同角度間隔和m條件下DOA估計(jì)均方根誤差Fig.3 RMSE of DOA estimation changed under various angel interval andm

    由圖3、4可知:引入m-Capon法,改善了改進(jìn)的Capon方法的角度與時(shí)延聯(lián)合估計(jì)性能。隨著m值的進(jìn)一步增大,性能改善的速度逐漸趨于平緩。

    仿真3:不同信噪比條件下改進(jìn)m-Capon法估計(jì)性能

    設(shè)強(qiáng)直達(dá)波的信噪比固定為50dB,目標(biāo)信號(hào)的信噪比從-20dB變化至20dB;K=1 000,m=4,J=100。不同信噪比條件下DOA與時(shí)延估計(jì)的均方根誤差分別如圖5、6所示。

    圖4 不同角度間隔和m條件下時(shí)延估計(jì)均方根誤差Fig.4 RMES of time-delay estimation performance changed with angel interval andm

    圖5 不同信噪比DOA估計(jì)均方根誤差Fig.5 RMSE of DOA estimation performance under various with SNR

    圖6 不同信噪比的時(shí)延估計(jì)均方根誤差Fig.6 RMSE of time-delay estimation performance under various SNR

    由圖5、6可知:本方法當(dāng)信噪比大于0dB時(shí)有較好的估計(jì)性能;當(dāng)信噪比小于0dB時(shí),估計(jì)性能則有明顯下降。

    仿真4:不同快拍數(shù)的改進(jìn)m-Capon法估計(jì)性能取強(qiáng)直達(dá)波的信噪比和目標(biāo)信號(hào)的信噪比分別固定50,0dB;m=4;J=100,仿真所得DOA與時(shí)延估計(jì)的均方根誤差分別如圖7、8所示。

    由圖7、8可知:K的下降對(duì)DOA以及時(shí)延估計(jì)性能的影響有限,本方法在快拍數(shù)較少的條件下也可有效地對(duì)兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

    圖7 不同快拍數(shù)的DOA估計(jì)均方誤根差Fig.7 RMSE of DOA estimation performance under various snapshots

    圖8 不同快拍數(shù)的時(shí)延估計(jì)均方根誤差Fig.8 RMSE of time-delay estimation performance under various with snapshots

    4 結(jié)束語(yǔ)

    針對(duì)強(qiáng)信號(hào)背景下的弱信號(hào)角度時(shí)延聯(lián)合估計(jì)問(wèn)題,本文提出了一種基于改進(jìn)m-Capon法的聯(lián)合估計(jì)方法。該方法無(wú)需估計(jì)弱信號(hào)的信源數(shù),無(wú)需進(jìn)行特征值分解,能區(qū)分來(lái)波方向接近的不同目標(biāo)信號(hào),同時(shí)在快拍數(shù)較少的條件下,也可有效地對(duì)弱信號(hào)的角度和相對(duì)強(qiáng)直達(dá)波的時(shí)延進(jìn)行估計(jì)。

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