基于平行嵌套陣互協方差的二維波達角聯合估計算法

李建峰 蔣德富 沈明威

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基于平行嵌套陣互協方差的二維波達角聯合估計算法

李建峰*蔣德富 沈明威

(河海大學計算機與信息學院 南京 211100)

論文提出基于平行嵌套陣互協方差的2維(Two Dimensional, 2D)波達角(Direction Of Arrival, DOA)聯合估計算法。算法基于兩個互相平行的嵌套陣的互協方差生成較長虛擬陣列，同時將2維DOA估計問題降維為1維 DOA估計問題。在構造協方差矩陣時，利用方向矩陣范德蒙特性增加虛擬快拍數，保證了孔徑的最小損失。最后算法基于酉旋轉不變技術(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique, ESPRIT)和總體最小二乘(Total Least Squares, TLS)方法進一步降低噪聲影響，并獲得了自動配對的2維DOA估計。相比傳統平行陣下的DOA估計算法，該算法擁有更好的DOA估計性能，能辨識更多的空間信源，對空間色噪聲有更強的魯棒性。仿真結果驗證了算法的有效性。

2維DOA估計；酉ESPRIT；平行嵌套陣；互協方差

1 引言

波達角(Direction Of Arrival, DOA)估計是陣列信號處理中的重要問題，其在無線通信、聲吶以及雷達等系統均有廣泛應用。為了克服1維(One Dimensional, 1D) DOA估計在處理實際空間信源時的局限，2D DOA估計近年來受到較多關注和研究，許多陣列如L型陣列[5]，面陣[6]等被用來進行有效的2D參數估計。文獻[7]中提出的雙平行陣能以較少的陣元和較低的復雜度獲得信號源的2D DOA估計，并可有效解決2維DOA估計中的角度配對問題，但文獻[7]中提出的DOA矩陣法孔徑利用率較低。之后文獻[8]提出了基于該雙平行陣的多重信號分類(MUltiple SIgnal Classification, MUSIC)方法，進一步提高了孔徑利用率。文獻[9]則將傳播算子方法(Propagator Method, PM)應用于雙平行陣，并結合借助旋轉不變技術的參數估計(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique, ESPRIT)思想，降低了2D DOA估計的復雜度。文獻[10]則研究了存在非圓信號時的2維DOA估計問題，而文獻[11]則利用多個平行陣來增加可用信息獲得方位角的有效估計。然而這些算法均是基于傳統緊湊型的均勻陣列，難以獲得較大的自由度(Degrees Of Freedom, DOF)，辨識信號個數有限。

稀疏陣以其能產生較大的有效DOF而被廣泛關注[12]，如最小冗余陣(Minimum Redundancy Array, MRA)[13,14]，互質陣(Co-Prime Array, CPA)[15]以及嵌套陣等。嵌套陣可利用個物理陣元產生O(2)的DOF[16]，且可產生較多連續虛擬陣元，避免DOA估計模糊問題，但目前基于嵌套陣的研究大都基于1D DOA，沒有考慮2D情況，以及其帶來的復雜度、配對等問題。

本文將雙平行陣與嵌套陣相結合，提出了基于平行嵌套陣互協方差(Cross Covariance Matrix, CCM)的2D DOA估計算法。通過互相平行的兩個子陣間的互協方差降低噪聲影響，充分利用嵌套陣特性生成虛擬陣列，將2D DOA估計問題降維為1D DOA估計問題。利用虛擬快拍數構造協方差矩陣，保證有效孔徑。最后基于酉ESPRIT方法和總體最小二乘(Total Least Squares, TLS)獲得自動配對的2D DOA估計的閉式解。該算法在DOA估計性能、可辨識信源數以及對色噪聲魯棒性方面，均優于文獻[7]中的DOA矩陣法、文獻[8]中的求根MUSIC方法以及文獻[9]中的改進PM方法。

本文安排如下：第2節介紹了平行嵌套陣進行2D DOA估計的陣列結構和數據模型；第3節則詳細闡述了基于平行嵌套陣CCM的2維DOA估計算法；第4節則是算法總結和復雜度分析對比；第5節為實驗仿真結果，而第6節是總結。

2 數據模型

不同于傳統雙平行均勻線陣(Uniform Linear Array, ULA)，為了增加DOF，本文采用如圖1所示的平行嵌套陣來進行空間信號2維DOA估計。元的子陣1為緊湊型ULA，位于軸，其陣元間距為半波長()，同樣為元的子陣2為稀疏ULA，平行于子陣1，其陣元間距為，子陣1和子陣2之間間距為半波長，具體陣列結構見圖1。假設空間存在個遠場窄帶信號入射到該陣列上，和為第個信號源的仰角和方位角。為方便起見，根據文獻[8]，這里采用信號與軸和軸的交角(和)作為信號的2維DOA，它們與傳統仰角和方位角的關系為和。那么兩個子陣的輸出分別為

] (2)

(4)

3 基于平行嵌套陣CCM的2D DOA估計算法

3.1 虛擬陣列生成

將子陣1的輸出進行逆向排序：

逆向排序后的子陣1輸出和子陣2輸出之間的CCM為

將互協方差矩陣按列拉伸為一長矢量：

(7)

另外，實際中只能通過有限快拍數求式(6)中的互協方差，即，其中為快拍數，所以依然會存在殘余的噪聲影響。為了進一步降低噪聲的影響，根據文獻[16]，需要使構造的數據矩陣的虛擬快拍數大于等于虛擬陣元數，從而能增強協方差的秩，有效將噪聲能量分配到噪聲子空間。

3.2 協方差矩陣構造

(10)

因此定義增廣矩陣為

(13)

(15)

此時協方差矩陣變為實數矩陣，可降低之后特征分解的復雜度，且其可直接從構造獲得，酉變換之后的方向矩陣由變為。

3.3 2維DOA估計

(18)

式(16)中得到的實數協方差進行特征分解之后，其最大的個特征值對應的特征矢量稱為信號子空間，記為，其和方向矩陣之間滿足，其中為一個×的非奇異矩陣。將代入式(18)，得到

(20)

令

(22)

4 算法總結和分析

4.1 算法步驟總結

將基于平行嵌套陣CCM的2維DOA估計算法的步驟總結如下：

步驟1 將子陣1輸出逆向排序，并求其與子陣2輸出的CCM,；

4.2 算法優點總結

將基于平行嵌套陣CCM的2維DOA估計算法的優點總結如下：

(1)基于CCM生成較長虛擬陣列，可處理更多信源；

(2)將2D DOA轉變為1D DOA估計問題，并基于酉變換增加虛擬快拍，保證有效孔徑的同時降低復雜度；

(3)CCM對空間色噪聲有較強的魯棒性；

4.3 復雜度分析

所提算法運算的主要運算復雜度包括求協方差、特征分解、LS以及TLS等，涉及到的復乘次數共約O(2+22(2++4)+42+3)次。基于同樣陣元數的平行陣，文獻[7]中的DOA矩陣法需要復乘次數約O(22+43+2)次，文獻[8]中的求根MUSIC方法需要復乘次數約O(42+ 83+2+4)次，以及文獻[9]中的改進PM方法需要復乘次數約O(42+42+42+3)次。所提算法無需譜峰搜索以及迭代等，計算復雜度跟DOA矩陣法、求根MUSIC方法以及改進PM方法處于同一級別。

4.4 最大可辨識信源數分析

根據式(13)，算法最終采用的虛擬數據長度為2，結合后期采用的ESPRIT方法進行子陣選擇，可知算法最大可辨識信源數為，即，這一般已經大于實際物理陣元數2。DOA矩陣法[7]和改進PM方法[9]可辨識個信源，而文獻[8]中的求根MUSIC可辨識2(-1)個信源，均小于所提算法的可辨識信源數。在下一節，我們將通過一些仿真驗證這一結果。

5 仿真結果

采用求根均方誤差(Root Mean Square Error, RMSE)衡量算法DOA估計性能，其定義為

圖2給出了所提算法在所有500次仿真下2維DOA估計的散布圖，實心點代表估計值，十字符號代表真實DOA值。從圖中可以知道，算法可有效地估計出信源的2維DOA，且2維DOA自動配對。

圖2 所提算法2維DOA估計結果(N=500次仿真，SNR=9 dB)

圖3則是所提算法與文獻[7]中的DOA矩陣法、文獻[8]中的求根MUSIC方法以及文獻[9]中的改進PM方法的DOA估計性能對比，在RMSE的衡量下，可以發現所提算法的角度估計性能優于其余算法，尤其是在低信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)下。主要原因是所提算法利用嵌套陣特性擴展了DOF，同時利用互協方差降低了噪聲影響，因此可獲得較好的估計性能。

圖4和圖5給出了信源數較大的情況下，算法的估計結果。圖4中，因為=4，而此時=6，已經大于了DOA矩陣法和改進PM方法的最大處理信源數，所以它們此時均已失效，而=6也是求根MUSIC方法的最大可處理信源數，在一定的噪聲下，此時其估計結果也存在較大誤差。而根據以上分析，所提算法最大可辨識信源數為，所以所提算法依然可以正常工作。在圖5中給出了=9時所提算法的估計結果，可以發現算法能準確辨識出所有信源的2維DOA。

圖6給出了當噪聲不再是白噪聲，而是文獻[20]中采用的空間色噪聲時(噪聲能量隨機分布)，各算法的估計性能。可以發現，此時在其余算法性能出現下降的時候，所提算法依然保持了有效的DOA估計性能，從而驗證了第3.1節中所說的算法對空間色噪聲的魯棒性。

圖3 算法2維DOA估計性能對比

圖4 K=6情況下，算法DOA估計結果對比(SNR=10 dB)

圖5 K=9情況下，所提算法DOA估計結果 (SNR=10 dB)

圖6 空間色噪聲情形下算法2維DOA估計性能對比

6 結束語

本文將傳統平行陣與嵌套陣相結合，提出了基于平行嵌套陣CCM的2D DOA估計算法。該算法可利用平行嵌套陣的CCM獲得較大DOF，將2D DOA問題轉變為1D DOA估計，最終結合酉ESPRIT和TLS方法獲得自動配對的2D DOA估計的閉式解，復雜度較低。通過分析和仿真，該算法在DOA估計性能、可辨識信源數以及對色噪聲魯棒性方面，均優于傳統方法。所提算法可應用于無線信號測向以及雷達目標定位等系統，但所提算法基于互協方差的矢量化來獲得虛擬孔徑，因此需要信號之間不相干，對于相干信號，則需要一些前期的解相干手段，這也是我們未來研究方向。

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Joint Two-dimensional Direction of Arrival Estimation Based on Cross Covariance Matrix of Parallel Nested Array

LI Jianfeng JIANG Defu SHEN Mingwei

(,,211100,)

A Cross Covariance Matrix (CCM) based Two Dimensional (2D) Direction Of Arrival (DOA) estimation algorithm for parallel nested array is proposed. A long virtual array can be achieved based on the CCM between the two parallel nested arrays, and 2D DOA estimation can be transformed to a 1D DOA estimation problem. Thereafter, virtual snapshots are increased by exploiting the Vandermonde structure of direction matrix, and the aperture loss is minimized when constructing covariance matrix from the virtual array. Finally, the proposed algorithm employs unitary Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique (ESPRIT) and Total Least Squares (TLS) to reduce further the influence of noise and achieve automatically paired 2D DOA estimation. Compared to DOA estimation algorithms using conventional parallel array, the proposed algorithm can achieve better DOA estimation performance, identify more signals and is more robust to spatial color noise. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.

Two dimensional DOA estimation; Unitary ESPRIT; Parallel nested array; Cross covariance matrix

TN911.7

A

1009-5896(2017)03-0670-07

10.11999/JEIT160488

2016-05-12；改回日期：2016-09-06；

2016-11-17

李建峰 lijianfengtin@126.com

中央高校基本科研業務費專項資金(2015B12614)，江蘇高校優勢學科建設工程

The Fundamental Research Funds for the Central Universities (2015B12614), A Project Funded by the Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions

李建峰： 男，1988年生，講師，研究方向為陣列信號處理、雷達信號處理.

蔣德富： 男，1963年生，教授，研究方向為陣列信號處理技術、雷達通信集成系統的跟蹤制導及目標識別技術.

沈明威： 男，1981年生，副教授，研究方向為自適應陣列技術、雷達信號處理.