一种接收机复用单目标测向系统中噪声矢量直接估计方法

技术领域

本发明涉及无线高精度测向技术，具体公开一种接收机复用单目标测向系统中噪声矢量直接估计方法，属于测量、测试的技术领域。

背景技术

阵列信号处理是信号处理领域内的一个重要研究分支，主要是将多个传感器设置在空间的不同位置组成传感器阵列。传统的阵列信号处理主要对空间信号场进行并行接收和处理，如图1所示，目的是提取阵列接收信号的特征参数，并抑制干扰和噪声或不感兴趣的信息。

通常情况下，考虑N个远场窄带信号入射到M个天线组成的测向阵列，同时各个阵元接收到的信号由接收机并行采样，那么采样信号满足：

X(t)＝AS(t)+N(t)

其中，X(t)为图1中测向阵列采集到的M个并行通道数据，可以进一步表示为：

X(t)＝[x

S(t)为N个远场窄带信号，可以进一步表示为：

S(t)＝[s

N(t)为M个通道的噪声信号，可以进一步表示为：

N(t)＝[n

A为由N个入射信号组成的待估计的导向矢量矩阵：

A＝[a

其中，第i个入射信号对于的导向矢量为：

a

其中，ω

如果观测的阵列是均匀线阵(Uniform Linear Array，ULA)，天线间距为d,并以第一个天线作为参考点，那么进一步得到：

其中，θ

阵列信号处理算法，就是通过已知的天线阵列结构和测量到的信号X(t)，估计不同信号的入射方向。

基于阵列信号处理的定位技术已经过近半个世纪的研究，相关超分辨率和抗多径测向、阵列误差校准等研究已有较多成果，其中最具有代表性的是基于矩阵特征空间分解的方法。

首先获得数据的协方差矩阵，数据的协方差矩阵为：

R

由于信号和噪声是相互独立的，因此可以分解成信号和噪声两部分：

R

其中，U

理想情况下，信号子空间和噪声子空间是正交的，因此信号子空间的导向矢量也和噪声子空间正交，即：

a

经典的MUSIC算法就是基于上述公式得到的。考虑到实际采集到的信号长度是有限的，因此协方差矩阵的极大似然估计为：

其中，X(t)进行了L个点的采样，获得了X，此时通过同样计算，可以获得

最终得到了MUSIC类方法的谱峰搜索公式：

通过上述MUSIC类方法的推导，我们可以得到这一类算法需要用到的主要计算过程为(以ULA为例)：计算M根天线、M根天线L个采样点的自相关矩阵

通过分析上述经典测向系统和测向算法可知：经典测向硬件架构需要多个射频接收机并行采样，硬件成本和运行功耗较高；同时上述算法步骤较多，且计算量复杂，不适合低功耗的物联网设备进行测向。

针对硬件复杂度和功耗问题，可以采用单个接收机复用的测向系统。该系统通过射频开关的切换，使得单个射频接收机依次获得天线阵列信号，如图2所示。最新的低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy，BLE)测向就是采用了上述硬件架构。为了弥补由于天线切换导致的信号损失，此时的测向信号采用周期性的正弦信号。另外，为了简化测向算法，并在每次采集的信号中获得测向目标的唯一标识，一般单次采集到的测向信号中，仅包含单个测向目标。上述情况的简化，都是为了使得诸如BLE等低功耗物联网系统能够低成本、低功耗地完成高精度测向。虽然采用单个接收机复用的测向系统简化了硬件架构，但对单次采集到的测量信号依然采用经典测向算法进行定位，存在计算量大、功耗高的缺陷，因此计算资源受限的物联网设备用于单目标测向时精度差。

综上，本发明针对单接收机开关复用的测向系统进行单目标测向的场景，提出一种接收机复用单目标测向系统中噪声矢量直接估计方法以克服上述缺陷。

发明内容

本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足，提供一种接收机复用单目标测向系统中噪声矢量直接估计方法，对噪声空间特征向量直接估计以消除传统测向过程中的复杂运算，在物联网设备上实现单目标高精度测向的发明目的，解决计算资源受限的物联网设备不适合用于单个接收机复用的测向系统进行精确测向的技术问题。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

为了在计算资源受限的单接收机复用物联网节点上，实现单目标的高精度测向，本发明提出了一种噪声空间特征向量

在单目标情况下，阵列天线采集到的信号可以简化为：

X(t)＝a

其中，s(t)为单个目标入射的测向信号；而对于具有M个天线的ULA，单目标的导向矢量为：

其中

此时协方差矩阵可以表示为：

对R

λ

λ

显然，λ

因此，U

将上述特征矢量与R

考虑到实际采集到的信号长度是有限的，因此我们用

其中：

其中：x

通过观察提出的噪声空间正交特征向量

该方法特别适用于接收机复用的测向系统，该系统需要依靠射频开关依次切换才能依次采集到所有天线的测向数据，例如BLE AoA/AoD此类接收机复用的测向系统。

本发明所提一种接收机复用单目标测向系统中噪声矢量直接估计方法，包括如下步骤：

步骤1：对于接收机复用的测向系统，按照设计的天线切换模式，完成一次对M根天线的切换，记每根天线获得N个点的采样数据为一轮单次采集的信号；

步骤2：对于接收机复用的测向系统，需要通过频偏补偿算法，消除由于开关切换导致的载波频偏影响，具体为执行步骤3～步骤5，对步骤3计算的结果进行步骤4的偏频补偿后构建噪声空间特征矢量的估计矩阵；对于并行采集系统，可以忽略步骤2，执行步骤3和步骤5；

步骤3：通过公式(2)，依次获得M-1根天线采集数据与参考天线采样数据共轭相乘结果总和的平均结果，具体为对测向系统天线阵列中当前天线与参考天线单次采集的同一入射远场窄带信号进行共轭计算，对当前天线与参考天线单次采集的各入射远场窄带信号的共轭计算结果的和取平均值，所求平均值为估计测向系统天线阵列中当前天线与参考天线的自相关系数；

步骤4：在测向系统的载波频偏量超过阈值时，对测向系统天线阵列中各天线与参考天线的自相关系数进行偏频补偿后进入步骤5，在测向系统的载波频偏量未超过阈值时直接进入步骤5；

步骤5：依据步骤3的计算结果或步骤4偏频补偿后的计算结果，直接计算获得M-1个在噪声空间正交的特征向量，构造形如公式(1)的矩阵，得到噪声空间特征等矢量估计

一种接收机复用单目标测向系统的测向方法，采用谱估计类测向算法估计入射的远场窄带信号的方向。优选地，将上述噪声矢量直接估计方法得到的噪声空间特征等矢量估计

本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：本发明所提方法在单目标情况下，仅需要获得天线各个阵元接收信号与参考天线接收信号的共轭相乘结果，即可直接估计噪声空间特征矢量

附图说明

图1为线性阵列天线并行接收机测向模型。

图2为低成本接收机复用的测向系统。

图3BLE CTE测向信号格式。

图4为本发明所提噪声空间特征矢量直接估计方法的流程图。

具体实施方式

下面以四天线ULA线阵为例，结合图4所示噪声空间特征矢量直接估计方法的流程图，给出本发明所提方法应用于BLE AoA/AoD测向算法的具体实施方式。

对于图2所示的接收机复用单目标测量系统，BLE AoA/AoD测向方法，包括如下六个步骤，其中，步骤一至步骤五为本发明所提噪声空间特征矢量直接估计方法。

第一步：根据BLE AoA/AoD测向规范，对包含4根天线的ULA，通过射频开关按照天线切换模式轮询切换每根天线对入射的N个远场窄带信号进行单次采集，获得4个并行通道的CTE信号，CTE信号的格式如图3所示。

第二步：利用现有算法，根据采集到4个并行通道的CTE信号中的ReferencePeriod估计此轮单次采集的CTE信号的频率，并计算获得此轮单次采集的CTE信号频率与250kHz的偏差，记作Δf。

第三步：利用本发明中的公式(2)，依次计算获得

第四步：如果Δf超过1kHz，那需要对第三步中的

第五步：将修正后的

第六步：将

以上实施方式只是对本发明的示例性说明，并不限定它的保护范围，本领域技术人员还可以对其局部进行改变，符合发明宗旨的任意形式的等同替换都落入本发明的保护范围。