本發(fā)明涉及陣列信號處理，特別是指一種面向小樣本數(shù)據(jù)的目標(biāo)信號到達角估計方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、在b5g/6g等未來先進網(wǎng)絡(luò)中，通信與感知一體化（integrated?sensing?andcommunications，isac）將賦予通信網(wǎng)絡(luò)全域感知能力，實現(xiàn)“一網(wǎng)兩用”，有效支撐智慧交通、數(shù)字孿生等創(chuàng)新應(yīng)用。

2、然而，通信與感知功能之間存在顯著的資源競爭，二者對時、頻、空、功等無線資源均具有較高的需求。由于無線資源有限，b5g/6g等以通信為核心的isac系統(tǒng)通常難以分配充足的無線資源用于目標(biāo)感知，從而導(dǎo)致系統(tǒng)獲取的感知數(shù)據(jù)規(guī)模明顯小于傳統(tǒng)雷達系統(tǒng)。在樣本數(shù)據(jù)不足的情況下，以多重信號分類（multiple?signal?classification，music）和capon算法為代表的典型參數(shù)估計方法的準(zhǔn)確性將顯著降低。

3、music算法是一種經(jīng)典的高分辨率譜估計算法，相對于快速傅里葉變換（fastfourier?transform，fft）、最大似然估計（maximum?likelihood?estimation，mle）等到達角（angle?of?arrival?，aoa）估計算法，能夠有效地消除陣列幾何結(jié)構(gòu)不均勻的影響，同時具有較尖銳的譜峰，能夠在多目標(biāo)、弱信號和噪聲較大的情況下保持較高的估計精度，因此，傳統(tǒng)music及wmusic等改進算法廣泛應(yīng)用于陣列信號處理中的aoa估計。

4、music算法的核心思想是將接收信號協(xié)方差矩陣的特征空間分解為信號子空間和噪聲子空間，然后通過搜索與噪聲子空間正交的方向來確定信號源的角度。1986年，schmidt?r.在論文中首次提出了基于子空間分解的高分辨率譜估計算法，成為music算法的奠基性論文。

5、下面，將簡要敘述music算法的基本原理。為簡便起見，假設(shè)接收端采用均勻線性陣列，接收信號，?可表示為：

6、(1)

7、其中，表示k路獨立的目標(biāo)回波信號；?為包含k路獨立信號陣列導(dǎo)向矢量的陣列響應(yīng)矩陣，；表示均值為0、方差為的加性復(fù)高斯白噪聲向量；表示k路信號的aoa；n表示接收天線陣列的單元數(shù)，m表示接收信號的采樣數(shù)。然后，接收信號的協(xié)方差矩陣可以表示為：

8、?(2)

9、其中，表示目標(biāo)回波信號的協(xié)方差矩陣，是的單位矩陣，表示取期望。

10、在此基礎(chǔ)上，對協(xié)方差矩陣進行特征值分解，得到，其中，酉矩陣為的特征向量矩陣，對角矩陣是的特征值矩陣。根據(jù)公式(2)，可以表示為信號分量和噪聲分量的和，因此可以進一步得到：

11、(3)

12、和分別表示信號子空間和噪聲子空間，信號子空間的維度理論上等于獨立信號源的數(shù)量k，其中，是由中最大的k個特征值構(gòu)成的對角矩陣，則表示相應(yīng)的k個特征向量，二者分別對應(yīng)于信號子空間的權(quán)值和方向；同理，和由剩余的特征值和特征向量組成，分別對應(yīng)于噪聲子空間的權(quán)值和方向。

13、在此基礎(chǔ)上，利用信號子空間和噪聲子空間的正交特性，定義music空間譜函數(shù)：

14、(4)

15、通過計算并搜索譜函數(shù)的峰值位置，獲得到達角。

16、在傳統(tǒng)music算法的基礎(chǔ)上，為了進一步增強算法抗噪聲能力、降低算法復(fù)雜度等，相繼提出了加權(quán)多重信號分類（weighted?multiple?signal?classification,wmusic）、根多重信號分類（root?multiple?signal?classification,?root-music）等改進算法。其中，wmusic算法在空間譜函數(shù)中引入權(quán)重矩陣，增強算法對目標(biāo)信號的檢測能力，使得算法在高噪聲環(huán)境下也能保持較高的估計精度。記為噪聲子空間不同方向上的權(quán)重，則改進后的wmusic空間譜函數(shù)可以表示為：

17、(5)

18、root-music則是將傳統(tǒng)music算法的譜峰搜索問題轉(zhuǎn)化為求解多項式根的問題，以降低算法復(fù)雜度并提高角度估計精度，其空間譜函數(shù)與傳統(tǒng)music算法相同。

19、綜上所述，傳統(tǒng)music算法及其改進算法均是基于的空間譜分析。算法實際操作中，通常會使用協(xié)方差矩陣的估計值。代入式(1)中的表達式，可以推導(dǎo)出，表示與和協(xié)方差矩陣相關(guān)的干擾項。當(dāng)樣本數(shù)據(jù)較大時，由于信號與噪聲相互獨立，有，因而；然而，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)較小時,?很難校準(zhǔn)到0，引入的干擾無法忽略，因而數(shù)據(jù)樣本較小時，尤其是信噪比較低時，music及其改進算法會受到項的干擾，算法的目標(biāo)角度估計性能會顯著下降。

20、capon算法也被稱為最小方差無失真響應(yīng)算法（minimum?variancedistortionless?response，mvdr），是一種基于波束賦形技術(shù)的多目標(biāo)角度估計算法。capon算法的核心思想是通過優(yōu)化接收天線陣列各單元的權(quán)重，在保持特定方向目標(biāo)信號不失真的情況下，最小化其他方向的干擾和噪聲功率。記為待優(yōu)化的波束賦形權(quán)重向量，則capon算法的核心原理可以表示為：

21、(6)

22、其中，?和同上文中的music算法分別表示接收信號協(xié)方差矩陣和對應(yīng)于方向角的導(dǎo)向矢量。利用拉格朗日乘子法，可求得最優(yōu)波束賦形向量的閉式解：

23、(7)

24、將式（7）代入到式（6）中，得到capon算法譜函數(shù)：

25、(8)

26、譜函數(shù)峰值所對應(yīng)的方向角即為估計的目標(biāo)信號aoa。

27、與music算法相比，capon算法不需要顯式地分離信號和噪聲子空間，而是直接利用接收信號協(xié)方差矩陣來進行角度估計；但是capon算法的譜峰沒有music算法尖銳，對多個緊鄰目標(biāo)的角分辨能力明顯弱于music算法。此外，capon算法同music算法一樣均是基于的空間譜分析，因此同樣存在小樣本情況下角估計精度下降問題。

28、現(xiàn)有的music、capon及相關(guān)改進算法，本質(zhì)均是通過對接收信號協(xié)方差矩陣在樣本上的估計值進行空間譜分析估計目標(biāo)信號的aoa。實際應(yīng)用中，需要在樣本數(shù)據(jù)集上對進行估計，得到估計值。根據(jù)上文的分析，可以推導(dǎo)出，其中表示與信號和噪聲協(xié)方差矩陣相關(guān)的干擾項。由于信號與噪聲統(tǒng)計獨立，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)集較大時，趨近于0；然而，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)集較小時，引入的干擾無法忽略。因此，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)集較小時，尤其是在低信噪比情況下，由于項的干擾，現(xiàn)有算法的目標(biāo)角度估計性能會顯著下降。

29、因此，亟需提出一種適用于小樣本數(shù)據(jù)場景的目標(biāo)參數(shù)估計方法，以更好地滿足未來isac系統(tǒng)的需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)存在的小樣本數(shù)據(jù)下的目標(biāo)角度估計準(zhǔn)確度低的技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供了一種面向小樣本數(shù)據(jù)的目標(biāo)信號到達角估計方法及裝置。所述技術(shù)方案如下：

2、一方面，提供了一種面向小樣本數(shù)據(jù)的目標(biāo)信號到達角估計方法，該方法由目標(biāo)角度估計設(shè)備實現(xiàn)，該方法包括：

3、基于完全統(tǒng)計量理論，確定接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量；其中，目標(biāo)角度指目標(biāo)信號到達角，接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量表示為：

4、

5、其中，表示接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量；m表示接收信號的采樣數(shù)；表示接收端的接收信號；表示l個發(fā)送陣列單元的發(fā)送信號，表示實數(shù)集，l表示發(fā)送天線陣列的單元數(shù)；上標(biāo)h表示共軛轉(zhuǎn)置；表示信號發(fā)射功率；和分別為k路獨立信號的發(fā)送陣列響應(yīng)矩陣和接收陣列響應(yīng)矩陣，表示k路信號的到達角，上標(biāo)t表示轉(zhuǎn)置；是由k路信號復(fù)信道增益構(gòu)成的對角矩陣；表示發(fā)送信號的協(xié)方差矩陣估計量；表示噪聲項；

6、對確定的接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量進行空間譜分析實現(xiàn)對目標(biāo)角度的估計。

7、進一步地，所述基于完全統(tǒng)計量理論，確定接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量包括：

8、確定接收端的接收信號；

9、確定接收信號與發(fā)送信號的協(xié)方差矩陣；

10、基于完全統(tǒng)計量理論以及確定的協(xié)方差矩陣，確定接收信號樣本數(shù)據(jù)集y關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量，即發(fā)送信號和接收信號的協(xié)方差矩陣的估計量。

11、進一步地，設(shè)接收端采用均勻線性陣列，用表示樣本計數(shù)，則接收信號表示為：

12、

13、其中，和分別表示目標(biāo)角度的發(fā)送和接收陣列響應(yīng)向量，j表示虛數(shù)單位；?表示均值為0、方差為的加性復(fù)高斯白噪聲向量；n表示接收天線陣列的單元數(shù)。

14、進一步地，接收信號與發(fā)送信號的協(xié)方差矩陣表示為：

15、

16、其中，?表示發(fā)送信號協(xié)方差矩陣，?表示取期望。

17、進一步地，發(fā)送信號的協(xié)方差矩陣估計量，噪聲項。

18、另一方面，提供了一種面向小樣本數(shù)據(jù)的目標(biāo)信號到達角估計裝置，該裝置應(yīng)用于面向小樣本數(shù)據(jù)的目標(biāo)信號到達角估計方法，該裝置包括：

19、確定模塊，用于基于完全統(tǒng)計量理論，確定接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量；其中，目標(biāo)角度指目標(biāo)信號到達角，接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量表示為：

20、

21、其中，表示接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量；m表示接收信號的采樣數(shù)；表示接收端的接收信號；?表示l個發(fā)送陣列單元的發(fā)送信號，表示實數(shù)集，l表示發(fā)送天線陣列的單元數(shù)；上標(biāo)h表示共軛轉(zhuǎn)置；表示信號發(fā)射功率；和分別為k路獨立信號的發(fā)送陣列響應(yīng)矩陣和接收陣列響應(yīng)矩陣，?表示k路信號的到達角，上標(biāo)t表示轉(zhuǎn)置；?是由k路信號復(fù)信道增益構(gòu)成的對角矩陣；表示發(fā)送信號的協(xié)方差矩陣估計量；表示噪聲項；

22、分析模塊，用于對確定的接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量進行空間譜分析實現(xiàn)對目標(biāo)角度的估計。

23、進一步地，所述確定模塊，具體用于確定接收端的接收信號；確定接收信號與發(fā)送信號的協(xié)方差矩陣；基于完全統(tǒng)計量理論以及確定的協(xié)方差矩陣，確定接收信號樣本數(shù)據(jù)集y關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量，即發(fā)送信號和接收信號的協(xié)方差矩陣的估計量。

24、進一步地，設(shè)接收端采用均勻線性陣列，用表示樣本計數(shù)，則接收信號表示為：

25、

26、其中，和分別表示目標(biāo)角度的發(fā)送和接收陣列響應(yīng)向量，j表示虛數(shù)單位；表示均值為0、方差為的加性復(fù)高斯白噪聲向量；n表示接收天線陣列的單元數(shù)。

27、進一步地，接收信號與發(fā)送信號的協(xié)方差矩陣表示為：

28、

29、其中，表示發(fā)送信號協(xié)方差矩陣，表示取期望。

30、進一步地，發(fā)送信號的協(xié)方差矩陣估計量，噪聲項。

31、另一方面，提供一種目標(biāo)角度估計設(shè)備，所述目標(biāo)角度估計設(shè)備包括：處理器；存儲器，所述存儲器上存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令被所述處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如上述面向小樣本數(shù)據(jù)的目標(biāo)信號到達角估計方法中的任一項方法。

32、另一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)中存儲有至少一條指令，所述至少一條指令由處理器加載并執(zhí)行以實現(xiàn)上述面向小樣本數(shù)據(jù)的目標(biāo)信號到達角估計方法中的任一項方法。

33、本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案帶來的有益效果至少包括：

34、本發(fā)明提供的面向小樣本數(shù)據(jù)的目標(biāo)信號到達角估計方法及裝置，通過確定接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量；對確定的接收信號樣本數(shù)據(jù)集關(guān)于目標(biāo)角度估計的完全統(tǒng)計量進行空間譜分析實現(xiàn)對目標(biāo)角度的估計；這樣，能夠在不增加算法復(fù)雜度的前提下，有效提高小樣本數(shù)據(jù)下，尤其是低信噪比時的目標(biāo)角度估計準(zhǔn)確度。