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均匀线阵内不相关和相干信号混合情况下信号个数检测方法专利

时间:2026-09-27    作者:admin 点击: ( 0 ) 次

【摘要】 本发明公开了一种均匀线阵内不相关和相干信号混合情况下信号个数检测方法,其特征在于所述方法通过构造差分矩阵并将差分矩阵分割成叠加子矩阵,构造连接矩阵,通过求得连接矩阵的秩获得入射信号中相干信号个数;通过基于奇异值分解的比率准则获得入射信号阵列协方差的秩,得到不相关信号个数估计。经过大量仿真实验证实,本方法在更少的快拍数和低信噪比下优于经过FBSS预处理的MDL/AIC方法、MENSE和SRP。 【专利类型】发明授权 【申请人】西安交通大学苏州研究院 【申请人类型】科研单位 【申请人地址】215123 江苏省苏州市工业园区独墅湖高等教育区仁爱路99号 【申请人地区】中国 【申请人城市】苏州市 【申请人区县】吴中区 【申请号】CN201210142879.4 【申请日】2012-05-10 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102706385B 【公开公告日】2014-12-31 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102706385B 【授权公告日】2014-12-31 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G01D21/00 【发明人】陶浩; 辛景民; 刘畅农; 郑南宁 【主权项内容】1.一种均匀线阵内不相关和相干信号混合情况下信号个数检测方法,其特征在于所述方法通过构造差分矩阵并将差分矩阵分割成叠加子矩阵,构造连接矩阵,通过求得连接矩阵的秩获得入射信号中相干信号个数;通过基于奇异值分解的比率准则获得入射信号阵列协方差的秩,得到不相关信号个数估计;所述方法包括以下步骤: (1)通过线性阵列模型获得入射信号样本的协方差矩阵; (2)通过对样本协方差矩阵进行奇异值分解得到估计的奇异值;根据针对不相关信号定义的比例准则获得不相关信号个数; (3)根据构造估计的差分矩阵,将差分矩阵分割为L个前向叠加子矩阵和L个后向叠加子矩阵;根据前向叠加矩阵和后向叠加矩阵生成一个连接矩阵,并进行奇异值分解;根据针对相干信号定义的比例准则,获得相干信号的个数;所述方法步骤(1)中阵列模型为: 其中 A=[Au, Ac], s(n)=[su(n)T, sc(n)T]T,w(n)=[w1(n), w2(n), …, wM(n)]T,ω0=2πf0,τ(θi)=(d/c)sinθi,c为传播速度;假设均匀线阵由M个间隔为d的各向同性传感器阵元组成,且K个频率为f0的信号{si(n)}以不同方向{θi}入射到均匀线阵;入射信号由Ku个不相关的信号 和Kc个相干信号 组成,其中, i=Ku+2,…,K,αp为复衰减系数,K为总入射信号个数,Ku为不相关信号个数,Kc为相干信号个数,K=Kc+Ku; 则得到的协方差矩阵为: 其中, Rs=blkdiag(Ru, Rc), 为衰减系数向量,ri2为第i个信号的功率i=1,…,Ku+1,σ2为加性噪声方差,E{·}表示期望,(·)H表示哈密尔特转置,blkdiag(·)及diag(·)分别代表块对角矩阵和对角矩阵算子;所述方法步骤(3)中相干信号个数按照如下步骤进行估计: 1)根据式(II)与不相关信号对应的 与相干信号对应的 和与加性噪声对应的σ2IM,构造差分矩阵 其中,J为副对角线上为1其它位置为零的反单位阵, (·)*为共轭算子, 2)将差分矩阵 分割成L个前向重叠子矩阵Φf1, ..., ΦfL, 即 其中,m为“虚拟前向子阵”的大小,并有m≥Kc,Am是由Ac前m行构成的子矩阵,Fl=[Om×(l-1), Im, Om×(M-m-l+1)],l=1,…,L,L=M-m+1; 经代数操作获得m×LM的连接相关矩阵: 其中, 表示Kronecker算子;依次类推获得 的L个后向重叠子矩阵Φb1, …, ΦbL,其中 且 根据式(V)~(VI)构造一个m×2LM的连接矩阵Φ: Φ=[Φf, Φb]=AcΦcB (VIII); 其中, 当且仅当m≥Kc时Am列满秩,当且仅当2L≥Kc时B行满秩; 3)根据式(VIII)构建m×m矩阵Ψ: 根据Ψ的秩为Kc对式(IX)进行奇异值分解得到Ψ: 其中,U和V为酉矩阵, 奇异值满足 O表示零矩阵; 4)构建比例准则ηc(i): ε为任意小的正常量;即ηc(i): 其中 为正常量;相干信号个数Kc通过遍历i∈{1,2,…,m-1}得到ηc(i)的最大值求得,即: 所述方法步骤(3)中不相关信号个数按照如下步骤进行估计: A1)对阵列协方差矩阵R进行SVD分解,本发明得到最小的M-Ku-1个奇异值{λk}等于σ2,即 且有λ1≥λ2≥…≥λKu+1>σ2; 根据按照式(XI)的定义构造比例准则: 可知 其中, 为一正常量,且当k=Ku+1时ηu(k)取最大值;ε为任意小的正常量;则不相关信号个数即为: 【当前权利人】西安交通大学苏州研究院 【当前专利权人地址】江苏省苏州市工业园区独墅湖高等教育区仁爱路99号 【统一社会信用代码】12320500466957437X 【引证次数】4.0 【他引次数】4.0 【家族引证次数】4.0 【家族被引证次数】5

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