沈鳳臣,王一舒,張龍輝(西安電子科技大學(xué),陜西 西安 710071)
信號波達(dá)方向(DOA)估計(jì)是陣列信號處理的重要研究內(nèi)容,在電子對抗、雷達(dá)、通信等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[1-5]。常規(guī)的子空間類估計(jì)方法(如MUSIC算法[6]、ESPRIT算法[7])突破了瑞利限,具有很好的估計(jì)性能和譜分辨力,但此類算法需要較多的陣元數(shù)和快拍數(shù)據(jù)以構(gòu)成較精確的陣列協(xié)方差估計(jì)矩陣。
近年來,稀疏表示和低秩重構(gòu)理論不斷發(fā)展,并成功應(yīng)用到信號處理領(lǐng)域,突破了傳統(tǒng)信息理論的局限。如矩陣填充(MC)理論[8-9],針對低秩矩陣,該理論可以通過部分觀測元素來重構(gòu)未知元素,從而恢復(fù)出完整的矩陣,是壓縮感知理論[10-11]從稀疏向量向低秩矩陣的推廣。目前,矩陣填充理論已逐步應(yīng)用到陣列信號處理領(lǐng)域中。Zhiyuan Weng等人在文獻(xiàn)[12]針對陣列信號處理提出了均勻空間采樣模型(USS),并證明了接收數(shù)據(jù)矩陣滿足矩陣填充的低秩性和強(qiáng)非相干性條件,可以利用矩陣填充直接恢復(fù)采樣數(shù)據(jù)矩陣,從而減少了采樣通道數(shù)目,降低了硬件資源消耗。
本文將陣列信號的均勻空間采樣模型應(yīng)用到DOA估計(jì)中,結(jié)合經(jīng)典子空間分解類算法,給出基于均勻空間采樣模型的矩陣填充DOA估計(jì)方法,該方法在均勻線陣的基礎(chǔ)上進(jìn)行壓縮采樣,減少了采樣通道數(shù)目,然后利用矩陣填充重構(gòu)算法對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全,從而得到完整的陣列接收數(shù)據(jù)矩陣,再結(jié)合MUSIC等傳統(tǒng)DOA估計(jì)算法,得到信號入射角度。此方法能夠減少前端采樣通道數(shù)目,降低系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)成本。
假設(shè)一均勻線陣的陣元個數(shù)為M,陣元間距d為入射信號半波長,空間有P個遠(yuǎn)場窄帶信號(P (1) (2) 式中:τmi為信號入射到第m個陣元與參考陣元間的時延;si(t)為第i個信號的復(fù)包絡(luò);nm(t)為第m個陣元中的加性高斯白噪聲,m=1,2,…,M,i=1,2,…,P。 則該均勻線陣的接收數(shù)據(jù)可以表示為: x(t)= [x1(t),x2(t),…,xM(t)]T= A(θ)s(t)+n(t) (3) 式中:A(θ)=[a(θ1),a(θ2),…,a(θP)],為陣列流型矩陣,a(θi)為對應(yīng)的導(dǎo)向矢量,且對于均勻線陣,有: (4) 式中:s(t)為入射信號矢量,s(t)=[s1(t),s2(t),…,sP(t)]T;n(t)為陣列噪聲矢量,n(t)=[n1(t),n2(t),…,nM(t)]T,且滿足: E[n(t)nH(t)]=σ2I (5) E[n(t)nT(t)]=0 (6) 當(dāng)?shù)椭惹也煌暾木仃嚌M足一定條件時,就可以通過矩陣填充來重構(gòu)其未知元素,從而得到完整矩陣。 設(shè)一待填充的低秩或近似低秩矩陣M∈Cn1×n2滿足矩陣填充條件,已知元素為Mij,(i,j)∈Ω,其中Ω為已知元素下標(biāo)集合。當(dāng)矩陣滿足強(qiáng)非相干性時,矩陣填充可以通過已知的元素重構(gòu)出完整矩陣。矩陣填充可以用下面的秩最小化模型[9]來表示: (7) 然而,矩陣秩函數(shù)是一個非凸函數(shù),所以上述最小化是一個NP-hard問題。因此,Recht等人在文獻(xiàn)[13]中提出了用下述核范數(shù)最小化代替秩函數(shù)最小化的方法來恢復(fù)低秩矩陣,并證明了兩者的等價行。 (8) 上式便是矩陣填充的核范數(shù)最小化模型。 為了求解式(2),許多學(xué)者紛紛提出了一些有效的重構(gòu)算法法,如奇異值閾值法(SVT)[14]、不動點(diǎn)迭代法(FPC)[15]、OptSpace算法[16]等等。 陣列的均勻空間采樣模型,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。該模型采用固定的采樣通道數(shù)目且小于陣列天線個數(shù),采樣通道可以隨機(jī)選擇天線陣列進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣,從而在每次快拍時得到相等數(shù)量的隨機(jī)降采樣數(shù)據(jù),進(jìn)行N次快拍便可得到均勻空間降采樣數(shù)據(jù)矩陣。 圖1 均勻空間采樣模型 設(shè)接收天線陣列為均勻線陣,陣元數(shù)目為M,陣元間距為d,采樣通道數(shù)目為m,均勻空間采樣進(jìn)行N次快拍。 在進(jìn)行矩陣填充時,觀測的矩陣元素要在矩陣的每一行和每一列都有分布,否則無法對缺失的行或列進(jìn)行填充。設(shè)事件F表示采樣數(shù)據(jù)矩陣中缺失一整行,在Bernoulli模型下,事件F發(fā)生的概率為PBer(F)=(1-p)N,由于采樣的獨(dú)立性,故有p=m/M,則: (9) 在均勻空間采樣方式下,事件F發(fā)生的概率為: (10) 文獻(xiàn)[11]中證明了兩者滿足:PUSS(F)<(1-ε)PBer(F),其中ε為極小值。這表明,均勻空間采樣模型與Bernoulli模型具有類似的效果。因此,均勻空間采樣模型可以有效地減少采樣通道數(shù)目,并保證矩陣填充理論可以成功地應(yīng)用在陣列信號降采樣數(shù)據(jù)矩陣的重構(gòu)中。 根據(jù)上述分析,針對陣列接收天線,采用均勻空間采樣方法,結(jié)合矩陣填充重構(gòu)算法和子空間分解類DOA估計(jì)算法,可以得到基于均勻空間采樣模型的矩陣填充DOA估計(jì)算法: (1) 基于均勻線陣,根據(jù)陣列信號降采樣模型,進(jìn)行多次快拍,得到含有缺失元素的低秩數(shù)據(jù)矩陣X; (3) 結(jié)合經(jīng)典子空間分解類DOA估計(jì)算法,進(jìn)行DOA估計(jì),從而得到信號入射角度估計(jì)值θi,i=1,2,…,P。 本節(jié)主要通過仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證基于矩陣填充的降采樣DOA估計(jì)算法的有效性和可靠性。 實(shí)驗(yàn)1:基于均勻空間采樣的DOA估計(jì)效果 參數(shù)設(shè)置:空間信源個數(shù)P=2,信號入射角度分別為:-10°、15°,接收天線陣元個數(shù)M=8,采樣通道數(shù)目m=4(即采樣數(shù)據(jù)比例為50%),快拍數(shù)N=100。 基于均勻空間采樣模型,利用FPC算法結(jié)合子空間類DOA估計(jì)算法(MUSIC、ESPRIT)進(jìn)行角度估計(jì)的效果如圖2和圖3所示。 圖2 基于USS模型和MUSIC算法的DOA估計(jì) 圖3 基于USS模型和ESPRIT算法的DOA估計(jì) 由上述結(jié)果可以看出,基于均勻空間采樣的DOA估計(jì)算法能夠準(zhǔn)確地估計(jì)出信號入射角度,從而驗(yàn)證了均勻空間采樣模型以及矩陣填充理論在DOA估計(jì)領(lǐng)域中應(yīng)用的可行性。 實(shí)驗(yàn)2:不同采樣比例下的DOA估計(jì)性能 首先定義DOA估計(jì)的角度均方根誤差(RMSE)如下: (11) 參數(shù)設(shè)置:空間信源個數(shù)P=2,信號入射角度分別為:-10°、15°,接收天線陣元個數(shù)M=32,采樣通道數(shù)目m分別取8、16、24(即采樣比例分別為25%、50%、75%),快拍數(shù)N=100,信噪比變化范圍為-10~ 20 dB,步進(jìn)為2 dB,每次估計(jì)均做 次Monte-Carlo實(shí)驗(yàn)。 基于均勻空間采樣模型,利用現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)重構(gòu)算法和MUSIC算法進(jìn)行DOA估計(jì),在不同采樣通道數(shù)目(采樣比例)下的DOA估計(jì)均方根誤差與信噪比的關(guān)系如圖4所示。 圖4 不同采樣通道數(shù)目下的DOA估計(jì)均方根誤差 由仿真結(jié)果可以看出,基于均勻空間采樣模型的壓縮采樣DOA估計(jì)方法,對于同一采樣通道數(shù)目下的DOA估計(jì)均方根誤差會隨信噪比的提高而降低,符合DOA估計(jì)的一般規(guī)律??梢钥闯?,對于該實(shí)驗(yàn)設(shè)置的條件,當(dāng)采樣通告數(shù)目設(shè)置為16及以上時,DOA估計(jì)的性能已比較理想。 在采樣通道數(shù)目較多(即采樣數(shù)據(jù)比例較高)時估計(jì)性能明顯提高,因?yàn)椴蓸油ǖ罃?shù)目增加(采樣數(shù)據(jù)比例提高),可利用的信息增多,對缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全的精度會提高,重構(gòu)的陣列接收數(shù)據(jù)矩陣誤差更小,從而DOA估計(jì)的均方根誤差會更小。在采樣通道數(shù)目大于或等于16(即觀測數(shù)據(jù)比例大于或等于50%)的情況下,該方法能夠準(zhǔn)確地估計(jì)出入射信號的DOA,尤其在信噪比大于0 dB時,其估計(jì)精度較高。 本文基于均勻空間采樣模型,結(jié)合經(jīng)典的子空間分解類DOA估計(jì)算法,給出了基于均勻空間采樣模型的矩陣填充DOA估計(jì)算法,并仿真分析了其估計(jì)的有效性和可靠性。該算法有效減少了采樣通道數(shù)目,并且能夠精確地估計(jì)出信號入射角度。 [1] 趙光輝,陳伯孝,董玫.基于交替投影的DOA估計(jì)方法及其在米波雷達(dá)中的應(yīng)用[J].電子與信息學(xué)報(bào),2008,30(1):224-227. [2] 趙德功.基于類MUSIC的DOA估計(jì)算法[J].艦船電子對抗,2016,39(6):69-72. [3] 蔡晶晶,李鵬,趙國慶.RD-MUSIC的二維DOA估計(jì)方法[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,40(3):81-86. [4] 肖雷,管振輝,楊春華.基于MUSIC算法對相干信號DOA估計(jì)的研究[J].艦船電子對抗,2010,33(6):114-117. [5] 糜坤年,張磊.基于MUSIC算法的圓陣DOA估計(jì)技術(shù)及改進(jìn)方法[J].艦船電子對抗,2016,39(5):24-27. [6] SCHMIDT R O.Multiple emitter location and signal parameter estimation[J].IEEE Transactions on Antennas & Propagation,1986,34(3):276-280. [7] PAULRAJ A,ROY R,KAILATH T.A subspace rotation approach to signal parameter estimation[J].Proceedings of The IEEE,1986,74(7):1044-1046. [8] 彭義剛,索津莉,戴瓊海,等.從壓縮傳感到低秩矩陣恢復(fù):理論與應(yīng)用[J].自動化學(xué)報(bào),2013,39(7):981-994. [11] DONOHO D L.Compressed sensing[J].IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(4):1289-1306. [12] WENG Z,WANG X.Low-rank matrix completion for array signal processing[C]//2012 IEEE International Conference on Acoustics,Speech and Signal Processing,2012:2697-2700. [13] RECHT B,FAZEL M,PARRILO P A.Guaranteed minimum-rank solutions of linear matrix equations via nuclear norm minimization[J].Siam Review,2010,52(3):471-501. [14] CAI J F,CANDS E J,et al.A singular value thresholding algorithm for matrix completion[J].Siam Journal on Optimization,2008,20(4):1956-1982. [15] HALE E T,YIN W,ZHANG Y.Fixed-point continuation for L1-minimization:methodology and convergence[J].Siam Journal on Optimization,2008,19(3):1107-1130. [16] KESHAVAN R H,MONTANARI A.Matrix completion from a few entries[J].IEEE Transactions on Information Theory,2010,56(6):2980-2998.1.2 矩陣填充基本理論
2 基于均勻空間采樣模型的DOA估計(jì)算法
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4 結(jié)束語