基于圆阵的可调波束频谱数据定向采集和处理系统及方法与流程

本发明涉及阵列信号处理，尤其是涉及基于圆阵的可调波束频谱数据定向采集和处理系统及方法。

背景技术：

1、高分辨率的波达方向（direction of arrival, doa）估计算法和自适应波束形成算法的研究一直是国内外热点。传统的doa估计和波束形成算法多基于均匀线阵进行研究，然而线阵仅能实现一维的角度估计，无法满足实际应用中三维空间目标定位的需求——即需要同时提供俯仰角和方位角。

2、均匀圆阵是一种典型的平面阵，能够提供360°的方位角估计，且不同方位的测角精度和分辨率基本一致。然而，均匀圆阵的阵列流型不具备范德蒙德结构，使得许多适用于均匀线阵的优秀算法无法直接移植到均匀圆阵上。现有技术中，虽然已提出模式空间变换法将均匀圆阵转换为虚拟均匀线阵，但经虚拟变换后的阵列需要进行相干信号处理。

3、此外，在实际信号环境中，由于多径效应、同频干扰等因素，信号往往存在相干性。信号相干会导致阵列接收信号协方差矩阵的秩亏损，使得信号子空间和噪声子空间无法被正确分离，传统doa估计算法性能急剧下降甚至失效。现有的解相干方法如空间平滑算法大多仅适用于均匀线阵，且会牺牲阵列的有效孔径。

4、在自适应波束形成方面，传统方法在高信噪比下容易产生期望信号自消问题，且对于相干干扰的抑制能力有限。因此，亟需一种能够同时解决均匀圆阵的阵列流型适配问题、相干信号源处理问题以及干扰抑制问题的完整系统解决方案。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于圆阵的可调波束频谱数据定向采集和处理系统及方法，解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了基于圆阵的可调波束频谱数据定向采集和处理系统，包括：

3、均匀圆阵天线阵列，由个全向天线阵元均匀布置在半径为的圆周上构成，用于接收空间中的多路频谱信号，各阵元接收到的信号构成阵列接收数据矩阵；

4、多通道射频前端模块，与各阵元对应连接，用于对各阵元接收到的射频信号依次进行低噪声放大、带通滤波、下变频处理和模数转换处理，输出数字化的基带阵列信号；

5、数字信号处理模块，与多通道射频前端模块连接，用于对数字化后的基带阵列信号进行频谱数据定向采集和处理，输出加权处理结果；

6、波束控制与频谱输出模块，用于根据数字信号处理模块输出的加权处理结果，生成可动态调整指向的接收波束，输出经空域滤波后定向采集的频谱数据，并根据外部控制指令实时调整波束指向方向。

7、优选的，所述数字信号处理模块包括：

8、信号预处理子模块，包括以下单元：

9、模式空间变换单元，用于构造模式空间变换矩阵，将阵元空间的接收数据变换到模式空间，得到模式空间数据，使得变换后的虚拟均匀线阵的阵列流型矩阵具有范德蒙德结构；

10、解相干处理单元，用于对模式空间数据进行前后向空间平滑处理，得到满秩协方差矩阵估计值；

11、doa估计子模块，用于根据信号预处理子模块输出的协方差矩阵估计值，采用基于子空间分解的doa估计算法进行二维谱峰搜索，获得各空间信号源的方位角和俯仰角估计值；

12、自适应波束形成子模块，用于根据doa估计子模块输出的各信号源角度估计值，通过干扰加噪声协方差矩阵重构方法计算自适应波束形成权向量，并对阵列接收数据进行加权处理，在期望信号方向形成主瓣增益，在干扰方向形成零陷。

13、优选的，所述自适应波束形成子模块包括：

14、导向矢量估计单元，用于根据doa估计子模块输出的角度估计值，通过最小功率投影方法估计各干扰信号的导向矢量，并通过凸优化方法估计期望信号的导向矢量；

15、功率估计单元，用于利用子空间特征向量正交性估计各干扰信号的功率和噪声功率；

16、协方差矩阵重构单元，用于根据估计出的干扰导向矢量、干扰功率和噪声功率，重构干扰加噪声协方差矩阵；

17、权向量计算单元，用于根据重构的干扰加噪声协方差矩阵和期望信号导向矢量估计值，按照最小方差无失真响应准则计算自适应波束形成权向量。

18、基于圆阵的可调波束频谱数据定向采集和处理系统的方法，包括以下步骤：

19、s1、通过均匀圆阵天线阵列的个阵元接收空间中的频谱信号，经多通道射频前端模块进行放大、滤波、下变频及模数转换后，获得数字化的基带阵列接收数据矩阵，其中，=1,2,…,，表示个采样时刻；

20、s2、构造模式空间变换矩阵，将阵元空间的阵列接收数据变换到模式空间，得到模式空间数据，其中，表示模式空间变换矩阵的共轭转置；

21、s3、对模式空间数据进行前后向空间平滑处理，恢复信号协方差矩阵的秩，得到满秩协方差矩阵估计值；

22、s4、基于s3得到的满秩协方差矩阵估计值，进行特征分解以划分信号子空间和噪声子空间，利用信号导向矢量与噪声子空间的正交性进行二维谱峰搜索，同时获得各空间信号源的方位角和俯仰角的估计值；

23、s5、基于s4得到的各信号源角度估计值，通过最小功率投影方法估计各干扰信号的导向矢量，利用子空间特征向量正交性估计各干扰信号的功率和噪声功率，根据估计结果重构干扰加噪声协方差矩阵；

24、s6、基于s5重构的干扰加噪声协方差矩阵，通过凸优化方法估计期望信号的导向矢量，按照最小方差无失真响应准则计算自适应波束形成权向量；

25、s7、根据s6计算得到的权向量对阵列接收数据进行加权处理，形成在期望信号方向具有主瓣增益、在干扰方向具有零陷的接收波束，输出经空域滤波后定向采集的频谱数据，并根据doa估计结果实时调整波束指向方向，实现对目标信号的跟踪和捕获。

26、优选的，所述s2包括：

27、s21、根据均匀圆阵的阵元数和半径，计算最大相位模式数，其中，为信号波长，为向下取整运算符；

28、s22、构造相位激励矩阵，如下所示：

29、；

30、其中，，；

31、s23、构造对角变换矩阵，如下所示：

32、,,…,；

33、其中，为阶第一类贝塞尔函数，；

34、s24、计算模式空间变换矩阵；

35、s25、将阵元空间接收数据通过模式空间变换矩阵映射到模式空间，得到模式空间数据。

36、优选的，所述s3包括：

37、s31、将虚拟均匀线阵划分为个相互重叠的子阵列，每个子阵列包含个阵元，记虚拟均匀线阵的阵元数为，则；

38、s32、对第个子阵列，计算其协方差矩阵，其中，为第个子阵列的模式空间数据；

39、s33、对所有子阵列的协方差矩阵进行算术平均，得到前向空间平滑协方差矩阵；

40、s34、构造共轭倒序变换矩阵，计算后向空间平滑协方差矩阵；

41、s35、对前向空间平滑协方差矩阵和后向空间平滑协方差矩阵进行平均，得到前后向空间平滑协方差矩阵，作为满秩协方差矩阵估计值。

42、优选的，所述s4包括：

43、s41、对前后向空间平滑协方差矩阵进行特征分解，如下所示：

44、；

45、其中，为信号子空间对应的特征矢量矩阵，为由信号子空间特征值构成的对角阵，为噪声子空间对应的特征矢量矩阵，为由噪声子空间特征值构成的对角阵；

46、s42、根据特征值的大小，将大于噪声功率阈值的特征值个数确定为信号源个数；

47、s43、构造模式空间中虚拟均匀线阵的导向矢量，如下所示：

48、；

49、其中，为方位角，为最大相位模式数；

50、s44、利用s41中得到的噪声子空间特征矢量矩阵，计算空间谱函数，如下所示：

51、；

52、s45、在方位角∈[0°,360°)和俯仰角∈[0°,90°]范围内进行二维谱峰搜索，谱峰对应的角度即为各信号源的方位角和俯仰角估计值。

53、优选的，所述s5包括：

54、s51、根据s4得到的各信号源角度估计值，区分期望信号方向和干扰信号方向；

55、s52、构造广义旁瓣相消框架下的阻塞矩阵，如下所示：

56、；

57、并使得，其中，为虚拟均匀线阵的阵元数，为信号源个数，为第个干扰信号的方位角；

58、s53、通过求解最小能量投影优化问题，，估计稳健的干扰导向矢量，其中，为预设的稳健性约束边界，表示修正后的导向矢量与原始估计导向矢量之间允许的最大偏差量；

59、s54、对前后向空间平滑协方差矩阵进行特征分解，将其小特征值进行截断平均处理，得到噪声功率估计值，如下所示：

60、；

61、其中，为虚拟均匀线阵的阵元数，为s42中确定的信号源个数，为第个特征值，截断平均处理中舍弃最大的+1个特征值和最大的1个特征值；

62、s55、剔除中的噪声成分，得到期望加干扰协方差矩阵，如下所示：

63、；

64、s56、利用不同方向导向矢量之间的正交性，计算第个干扰信号的功率估计值，如下所示：

65、；

66、其中，为s53中估计得到的第个干扰信号的稳健导向矢量，为s54中得到的噪声功率估计值；

67、s57、重构干扰加噪声协方差矩阵，如下所示：

68、；

69、其中，=2,3,…,表示除期望信号之外的所有干扰信号，为第个干扰信号的功率估计值，为第个干扰信号的稳健导向矢量，为噪声功率估计值，为单位矩阵。

70、优选的，所述s6包括：

71、s61、构造期望信号导向矢量估计的优化问题，包括：

72、；

73、；

74、且；

75、其中，为误差矢量；

76、s62、采用凸优化方法求解s61中的优化问题，得到最优误差矢量；

77、s63、计算期望信号导向矢量的估计值；

78、s64、根据最小方差无失真响应准则，计算自适应波束形成权向量，如下所示：

79、。

80、优选的，所述s7包括：

81、s71、根据s6计算得到的权向量，对阵列接收数据进行加权处理，得到定向采集的输出信号；

82、s72、对输出信号进行频谱分析，获得期望方向上的定向频谱数据；

83、s73、根据s4中doa估计结果的实时更新，判断目标信号源方向是否发生变化；

84、s74、当检测到目标信号源方向变化时，返回s5重新执行干扰加噪声协方差矩阵重构和自适应波束形成权向量计算，实现波束指向对目标信号的自动跟踪；

85、s75、根据外部控制指令或预设的扫描策略，动态调整波束指向方向，实现对不同空间目标信号的捕获和定向采集。

86、因此，本发明采用上述基于圆阵的可调波束频谱数据定向采集和处理系统及方法，具有以下有益效果：

87、（1）全空域高精度二维测向能力。采用均匀圆阵作为接收阵列，结合模式空间变换后的二维music谱峰搜索，能够实现360°全方位无盲区的方位角估计和俯仰角估计，且不同方向的测角精度和分辨率基本一致。

88、（2）相干信号源下的稳定工作能力。通过模式空间变换将均匀圆阵转换为虚拟均匀线阵，再结合前后向空间平滑解相干处理，使信号协方差矩阵恢复满秩，系统在信号源相干（如多径环境）的情况下依然能够实现稳定的doa估计。

89、（3）高增益干扰抑制能力。采用干扰加噪声协方差矩阵重构方法进行自适应波束形成，通过最小功率投影稳健估计干扰导向矢量、利用子空间特征向量正交性精确估计干扰功率和噪声功率，在高信噪比下有效避免了期望信号自消问题，在各误差条件下均表现出良好的鲁棒性。

90、（4）波束指向动态可调。系统支持根据doa估计结果和外部控制指令实时调整波束指向方向，能够自动跟踪目标信号源并自适应抑制动态变化的干扰信号，满足复杂电磁环境下的实际应用需求。

91、（5）系统适应性强。本发明将模式空间变换、相干信号解预处理、高精度二维doa估计和稳健自适应波束形成有机整合为一个完整系统，既解决了均匀圆阵的阵列流型适配问题，又解决了相干信号源处理和干扰抑制问题，系统整体稳定性高，适用于雷达、通信、频谱监测、电子对抗等多种应用场景。

92、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。