一種基于有效子帶選擇和檢測統(tǒng)計(jì)量加權(quán)的ism方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于有效子帶選擇和檢測統(tǒng)計(jì)量加權(quán)的ISM方法，涉及陣列信號處理領(lǐng)域，根據(jù)基陣接收的寬帶數(shù)據(jù)獲得子帶方位譜向量，從中獲得的子帶方位譜中選擇有效子帶，對有效子帶的方位譜進(jìn)行加權(quán)，取每個有效子帶各自對應(yīng)的檢測統(tǒng)計(jì)量作為自己的權(quán)，對各子帶上的方位譜進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終的寬帶方位譜，本發(fā)明可以間接反映子帶信噪比的大小，提高了對微弱信號的檢測能力，提高了寬帶處理的信噪比增益，最終得到的寬帶DOA估計(jì)結(jié)果相較于傳統(tǒng)ISM方法，有更好的角度分辨率和更低的背景級。
【專利說明】
一種基于有效子帶選擇和檢測統(tǒng)計(jì)量加權(quán)的ISM方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及陣列信號處理領(lǐng)域，尤其是一種寬帶目標(biāo)方位估計(jì)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在基于陣列的寬帶目標(biāo)方位估計(jì)(Direction of Arrival，D0A)技術(shù)領(lǐng)域，非相干 子空間法（Incoherent Signal-subband Methods，ISM)和相干子空間法（Coherent Signal-subband Methods，CSM)是目前兩種主要的處理方法。CSM方法先將接收寬帶數(shù)據(jù)劃 分為各個子帶分量，通過構(gòu)造聚焦矩陣，將各子帶分量聚焦到參考子帶上，最后再用窄帶子 空間算法進(jìn)行方位估計(jì)，例如MUSIC算法和ISM方法同樣先將接收數(shù)據(jù)劃分為各個子帶分 量，再用窄帶子空間算法對各個子帶分量進(jìn)行方位估計(jì)，最后將各子帶方位譜加權(quán)平均得 到最終寬帶D0A估計(jì)。ISM方法不需要目標(biāo)方位預(yù)估計(jì)，相較于CSM方法有原理簡單、易于實(shí) 現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，但存在低信噪比條件下角度分辨率較差等缺點(diǎn)。
[0003]實(shí)際工作環(huán)境中，陣列接收到的寬帶信號在各個頻帶(也稱子帶)上的能量分布往 往是不均勻的，在均勻背景噪聲下，導(dǎo)致各個子帶上的信噪比不盡相同，因此可以通過選擇 那些信噪比高的子帶來合成寬帶方位譜以提高ISM方法的性能。近年來出現(xiàn)了一些ISM的改 進(jìn)方法，提出基于最大功率進(jìn)行頻點(diǎn)選擇的方法，只選取具有最大功率的子帶進(jìn)行處理，丟 失了接收寬帶數(shù)據(jù)中的其它頻帶上的有效信息，進(jìn)而導(dǎo)致有可能會漏掉一些目標(biāo)方位信 息。業(yè)界提出基于子帶能量加權(quán)的改進(jìn)方法，雖然有一定的改善效果，但由于使用了包括低 信噪比子帶在內(nèi)的所用子帶，對于低信噪比信號效果不大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明針對已有寬帶信號處理中ISM方法的不足，本發(fā) 明提出一種選擇有效子帶并對其進(jìn)行加權(quán)，進(jìn)而合成最終寬帶方位譜的方法。
[0005] 該方法利用子帶方位譜構(gòu)造各個子帶上的檢測統(tǒng)計(jì)量，根據(jù)此檢測統(tǒng)計(jì)量選擇子 帶，將選中的子帶稱為有效子帶，并將有效子帶的檢測統(tǒng)計(jì)量作為權(quán)值，最終對有效子帶輸 出加權(quán)合成出寬帶方位譜。由于構(gòu)造的檢測統(tǒng)計(jì)量與子帶信號的陣列輸出信噪比成正相 關(guān)，本發(fā)明能夠盡可能地保留信噪比較高的子帶，同時舍去不包含信號或者信號比低的子 帶，從而提高寬帶陣列處理性能。因此，對于低信噪比下利用ISM方法進(jìn)行目標(biāo)分辨時性能 下降的情況，本發(fā)明提出的方法有較大的改善。
[0006] 本發(fā)明解決現(xiàn)存問題所采用的技術(shù)方案可分為以下3個步驟：
[0007]步驟1:根據(jù)基陣接收的寬帶數(shù)據(jù)獲得子帶方位譜向量
[0008]對于接收基陣為陣元個數(shù)為M、陣元間距為d的均勻水平線列陣，經(jīng)采樣得到的寬 帶接收數(shù)據(jù)，假設(shè)采樣頻率為fs、接收機(jī)處理頻帶范圍為[fl，fH]，用帶寬為[fL，f H]的數(shù)字濾 波器對寬帶接收數(shù)據(jù)進(jìn)行帶通濾波，然后通過離散傅里葉變換將寬帶接收數(shù)據(jù)劃分為各個 子帶分量，選取子帶頻率落在[ft，f H]之間的J個子帶分量作為待處理子帶，對每個子帶分量 使用常規(guī)波束形成（Conventional Beamforming，CBF)算法，得到各子帶分量的方位譜估 計(jì)，將方位譜估計(jì)在相對基陣法線方向的-90°~90°范圍內(nèi)均勻掃描K個方向，得到K個方向 上的方位譜估值構(gòu)成K X 1的子帶方位譜向量，J個子帶共有J個方位譜向量；
[0009] 步驟2:從步驟1中獲得的子帶方位譜中選擇有效子帶
[0010] 假設(shè)噪聲是空間均勻分布的高斯白噪聲，記寬帶接收數(shù)據(jù)中只有噪聲、不存在信 號時用CBF算法得到的方位譜為噪聲方位譜，對于噪聲方位譜，在相對基陣法線方向-90°~ 90°范圍內(nèi)均勻掃描K個方向，取其在K個方向上的譜值構(gòu)成K X 1的噪聲方位譜向量，噪聲方 位譜向量由計(jì)算機(jī)仿真得到，取至少1000次平均值作為最終結(jié)果，取子帶方位譜向量與噪 聲方位譜向量夾角的余弦值為To,構(gòu)造各個子帶上的檢測統(tǒng)計(jì)量T=l-T〇,設(shè)定虛警概率 Pfa，通過蒙特卡洛重復(fù)試驗(yàn)至少10000次得到檢測門限值y，選擇檢測統(tǒng)計(jì)量值大于檢測門 限值Y的子帶作為有效子帶，并進(jìn)入步驟3;
[0011] 步驟3:對步驟2處理得到的有效子帶的方位譜進(jìn)行加權(quán)，取每個有效子帶各自對 應(yīng)的檢測統(tǒng)計(jì)量T作為自己的權(quán)，對各子帶上的方位譜進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終的寬帶方位 譜：
[0013]式⑴中，有效子帶對應(yīng)的gj值為1，非有效子帶對應(yīng)的子帶為〇，Tj表示對相應(yīng)有 效子帶的加權(quán)，加權(quán)后得到最終的寬帶方位譜，進(jìn)而得到目標(biāo)方位估計(jì)的結(jié)果。
[0014] 本發(fā)明的有益效果在于采用子帶方位譜向量與噪聲方位譜向量之間的夾角余弦 值構(gòu)造檢測統(tǒng)計(jì)量，構(gòu)造的檢測統(tǒng)計(jì)量與子帶上的信噪比成正相關(guān)，可以間接反映子帶信 噪比的大小;構(gòu)造的檢測統(tǒng)計(jì)量與陣列輸出信噪比成正相關(guān)，從而利用了陣列增益，提高了 對微弱信號的檢測能力;利用檢測統(tǒng)計(jì)量選擇有效子帶，舍棄噪聲子帶，最終提高了寬帶處 理的信噪比增益;利用各個子帶上的檢測統(tǒng)計(jì)量的值對各子帶進(jìn)行加權(quán)，可進(jìn)一步降低寬 帶方位譜的背景級，最終得到的寬帶D0A估計(jì)結(jié)果相較于傳統(tǒng)ISM方法，有更好的角度分辨 率和更低的背景級。
【附圖說明】
[0015] 圖1為本發(fā)明的接收陣列示意圖。
[0016] 圖2為本發(fā)明的本發(fā)明中所涉及步驟的流程圖。
[0017]圖3為本發(fā)明的單目標(biāo)、非相關(guān)噪聲下的實(shí)施效果圖。
[0018]圖4為本發(fā)明的多目標(biāo)、相關(guān)噪聲下的實(shí)施效果圖。
[0019]圖5為本發(fā)明的不同窄帶D0A估計(jì)算法的實(shí)施效果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)一步說明。
[0021] 本發(fā)明的主要內(nèi)容有：
[0022] 基于子帶方位譜向量與噪聲方位譜向量之間的夾角構(gòu)造每個子帶上的檢測統(tǒng)計(jì) 量，根據(jù)虛警概率設(shè)定檢測門限，選擇檢測統(tǒng)計(jì)量值大于門限值的相應(yīng)子帶作為有效子帶。 [0023]選取有效子帶相應(yīng)的檢測統(tǒng)計(jì)量值作為權(quán)值，將有效子帶方位譜加權(quán)合成得到最 終的寬帶方位譜。
[0024] 通過計(jì)算機(jī)數(shù)值仿真，對本發(fā)明所提出的方法進(jìn)行了檢驗(yàn)，證明了本發(fā)明中提出 方法對傳統(tǒng)ISM方法較大的改進(jìn)作用。
[0025] 設(shè)目標(biāo)信號為聲波，其在水下的傳播速度為1500m/s。接收基陣的陣元個數(shù)為32， 陣元間距為0.5米。接收機(jī)處理帶寬為50Hz~1000Hz。采樣頻率為4kHz，每個采樣數(shù)據(jù)段時 間長度為ls，每次處理時取64個數(shù)據(jù)段。目標(biāo)信號由連續(xù)譜(寬帶高斯信號)和線譜信號組 成。目標(biāo)一頻帶范圍為450Hz~650Hz，含有459Hz、551Hz的線譜，目標(biāo)方位為10° ;目標(biāo)二頻 帶范圍為550Hz~750Hz，含有587Hz、703Hz的線譜，目標(biāo)方位為20°。頻譜級信噪比定義為
為信號功率，為噪聲功率。
[0026] 實(shí)施中設(shè)定虛警概率為0.001，進(jìn)行蒙特卡洛重復(fù)試驗(yàn)10000次以獲得檢測門限的 值。以典型的水聲環(huán)境下被動聲吶目標(biāo)方位估計(jì)的過程為例，給出本發(fā)明的實(shí)施實(shí)例。 [0027]步驟1:根據(jù)基陣接收的寬帶數(shù)據(jù)獲得子帶方位譜向量
[0028] 對于接收基陣為陣元個數(shù)為M、陣元間距為d的均勻水平線列陣，經(jīng)采樣得到的寬 帶接收數(shù)據(jù)，假設(shè)采樣頻率為fs、接收機(jī)處理頻帶范圍為[fl，f H]，用帶寬為[fL，fH]的數(shù)字濾 波器對寬帶接收數(shù)據(jù)進(jìn)行帶通濾波，然后通過離散傅里葉變換將寬帶接收數(shù)據(jù)劃分為各個 子帶分量，選取子帶頻率落在[紅，f H]之間的J個子帶分量作為待處理子帶，對每個子帶分量 使用常規(guī)波束形成（Conventional Beamforming，CBF)算法，得到各子帶分量的方位譜估 計(jì)，將方位譜估計(jì)在相對基陣法線方向的-90°~90°范圍內(nèi)均勻掃描K個方向，得到K個方向 上的方位譜估值構(gòu)成K X 1的子帶方位譜向量，J個子帶共有J個方位譜向量；
[0029] 將基陣接收的時域數(shù)據(jù)，帶通濾波后分成L個數(shù)據(jù)塊，每個數(shù)據(jù)塊的長度為N。對每 個數(shù)據(jù)塊進(jìn)行離散傅里葉變換并根據(jù)處理帶寬[紅，f H]選取其中的J個子帶分量，第j個子帶 分量矩陣可表示為
[0030] X(fj) = [xi(fj) ,??? ,xi(fj) ,??? ,XL(fj)] (2)
[0031]
為中心頻率為t的子帶上的第 1 (1 = 1，…，L)個頻域快拍向量，T為轉(zhuǎn)置運(yùn)算，使用CBF算法得到中心頻率為fj的子帶的方 位譜為，
[0033]
為空域掃描向量，9為信號入 射方向與法線的夾角，c為介質(zhì)中傳播速度，d為陣元間距
丨為協(xié) 方差矩陣估計(jì)，將9在-90°~90°范圍內(nèi)均勻掃描K個方向，得到中心頻率為t的子帶方位譜 向量為
[0034] pj=[pj(0i) ,??? ,pj(0k) ,??? ,Pj(0k)] (4)
[0035] 依照公式(2)、和公式(3)可依次計(jì)算得到J個子帶方位譜向量。
[0036]步驟2:從步驟1中獲得的子帶方位譜中選擇有效子帶
[0037]假設(shè)噪聲是空間均勻分布的高斯白噪聲，記寬帶接收數(shù)據(jù)中只有噪聲、不存在信 號時用CBF算法得到的方位譜為噪聲方位譜，對于噪聲方位譜，在相對基陣法線方向-90°~ 90°范圍內(nèi)均勻掃描K個方向，取其在K個方向上的譜值構(gòu)成K X 1的噪聲方位譜向量，噪聲方 位譜向量由計(jì)算機(jī)仿真得到，取至少1000次平均值作為最終結(jié)果，取子帶方位譜向量與噪 聲方位譜向量夾角的余弦值為To,構(gòu)造各個子帶上的檢測統(tǒng)計(jì)量T=l-To,設(shè)定虛警概率 Pfa，通過蒙特卡洛重復(fù)試驗(yàn)至少10000次得到檢測門限值y，選擇檢測統(tǒng)計(jì)量值大于檢測門 限值Y的子帶作為有效子帶，并進(jìn)入步驟3;
[0038]考慮某一中心頻率為f的子帶上存在一個窄帶隨機(jī)信號，來波方向?yàn)?〇,功率為 假設(shè)各陣元接收噪聲為空間均勻分布的、均值為零的高斯噪聲，各陣元接收噪聲之間 不相關(guān)，噪聲功率為CTn2,噪聲與信號之間不相關(guān)，則該子帶信號可表示為 [0039] x(t,f)=s(t,f)+n(t) (5)
[0041]
為陣列對方向的方向向量，幅度 A〇(t)、相位爐@均為慢變化量，n(t) = [m(t)，…，nM(t)]T為噪聲分量，該子帶信號的協(xié)方 差矩陣Rsub可表示為
[0042] Rsub = Rs+Rn (6)
[0043]其中，Rs = E[s(t，f) ? sH(t，f)]為信號協(xié)方差矩陣，E[ ?]表示求期望運(yùn)算，上標(biāo)H 表示共輒轉(zhuǎn)置，i?n =<Jn2 ?/為噪聲協(xié)方差矩陣，I為MXM的單位矩陣。
[0044] EPs(0)=aH(0)Rsa(0)為信號方位譜，pn(0)=a H(0)Rna(0)為噪聲方位譜，其中
為掃描向量，該子帶的方位譜Psub(0)可表不 為
[0045] psub(9) =aH(0)Rsuba(0) = ps(9)+pn(9) (7)
[0046] 則將Rs，Rn代入計(jì)算Ps(0)，P n(0)可得，
[0048]將0在-90°~90°范圍內(nèi)均勻掃描K個方向，可得信號方位譜向量、噪聲方位譜向量 及接收子帶方位譜向量為
[0049] Ps= [ps(9i), ??? ,Ps(0k)]
[0050] Pn= [pn(9l) , ??? ,Pn(0K)]
[0051] Psub = [pSub(9i) ,??? ,Psub(0K)] (9)
[0052] 其中，psub(9k) =ps(9k)+pn(9k)，k=l,…，K。記P sub在Pn上的夾角為供'，.夾角的余弦 值記為（二⑶sp，則有
[0054]其中| | ? | |表示向量求模運(yùn)算，將式（7)、（8)、（9)代入式（10)，記輸入信噪比
[0060] 其中Y=(yi，-_，yK)，D( ?)表示求方差計(jì)算，由統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識可知D(Y)彡0,綜合式
(12)、（13)可知，對于81^>0 因此To隨陣元個數(shù)和輸入 0 信噪比的增加而減小。在式（11)中，snr可理解為陣列輸出信噪比，因此To隨陣列輸出信 噪比的增加而減小。
[0061] 對于某一中心頻率為f的子帶，有
[0062] T = l-To (14)
[0063] 由上述推導(dǎo)得出的結(jié)論可知，當(dāng)陣元個數(shù)M-定時，T隨輸入信噪比snr和陣元個數(shù) M的增加而增大。即，T隨陣列輸出信噪比的增加而增大。實(shí)際當(dāng)中，接收數(shù)據(jù)中的信噪比是 未知的，因此可考慮將T作為檢測子帶上是否有信號存在的檢測統(tǒng)計(jì)量，并設(shè)定檢測門限 Y。若T> y，則認(rèn)為該子帶上存在信號;反之，則認(rèn)為該子帶上沒有信號。
[0064]聯(lián)合式(4)、（9、（10)可得中心頻率為灼的子帶的檢測統(tǒng)計(jì)量為
[0066] 對于第j個子帶，進(jìn)行蒙特卡洛重復(fù)試驗(yàn)并設(shè)定虛警概率，從而得到檢測門限yj。 將步驟1)中計(jì)算得到的子帶方位譜向量元素代入（14)式中，得到檢測統(tǒng)計(jì)量乃，并與門限 y j比較。若Tj> y j，則選為有效子帶，記gj = l;若Tj彡y j，則舍棄該子帶，記gj = 0。
[0067] 步驟3:對步驟2處理得到的有效子帶的方位譜進(jìn)行加權(quán)，取每個有效子帶各自對 應(yīng)的檢測統(tǒng)計(jì)量T作為自己的權(quán)，對各子帶上的方位譜進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終的寬帶方位 譜：
[0069] 式（1)中，有效子帶對應(yīng)的gj值為1，非有效子帶對應(yīng)的子帶為0,這樣可以來選擇 有效子帶，Tj表示對相應(yīng)有效子帶的加權(quán)，由前述可知Tj越大的子帶相應(yīng)的信噪比越大，加 權(quán)后得到最終的寬帶方位譜，進(jìn)而得到目標(biāo)方位估計(jì)的結(jié)果。
[0070] 1)對于單目標(biāo)、非相關(guān)噪聲的情況，假設(shè)接收信號里面只有目標(biāo)一，噪聲為高斯噪 聲，各陣元接收噪聲之間不相關(guān)。連續(xù)譜信噪比為_15dB，線譜信噪比為-10dB。根據(jù)上述技 術(shù)方案的步驟進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真，結(jié)果如圖3所示。圖3給出了傳統(tǒng)ISM方法（ISM-CBF)、子帶 選擇后平均加權(quán)ISM方法（ISM-CBF-有效子帶)及子帶選擇后檢測統(tǒng)計(jì)量加權(quán)ISM方法（ISM-CBF-有效子帶-加權(quán)）寬帶D0A估計(jì)效果圖。圖3表明本發(fā)明提出的方法對傳統(tǒng)ISM方法的角 度分辨率和背景級有較大的改善作用，同時使用檢測統(tǒng)計(jì)量加權(quán)能進(jìn)一步降低背景級。
[0071] 2)對于多目標(biāo)、相關(guān)噪聲的情況，假設(shè)接收信號里面同時存在目標(biāo)一和目標(biāo)二，噪 聲為高斯噪聲，且各陣元接收噪聲之間相關(guān)。連續(xù)譜信噪比為_15dB，線譜信噪比為-10dB。 根據(jù)上述技術(shù)方案的步驟進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真，仿真中的相關(guān)噪聲由E . Habets and S.Gannot提出的算法產(chǎn)生，結(jié)果如圖4所示。由圖4可知傳統(tǒng)ISM方法已經(jīng)無法實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的 方位估計(jì)，利用本發(fā)明提出的方法能夠分辨出兩目標(biāo)方位。實(shí)際情況當(dāng)中背景噪聲通常為 相關(guān)噪聲，圖4的結(jié)果表明本發(fā)明提出的方法對相關(guān)噪聲干擾下的目標(biāo)分辨性能也具有較 大的改善作用。
[0072] 3)本發(fā)明所提方法對于其他窄帶D0A算法的適用情況。對于多目標(biāo)、相關(guān)噪聲的情 況下，在技術(shù)方案的步驟1)中，用MVDR算法計(jì)算各子帶方位譜向量，其他步驟不變。通過計(jì) 算機(jī)仿真，圖5給出了CBF算法和MVDR算法對本發(fā)明所提方法的實(shí)施效果。由圖5可看出，顯 然使用MVDR方法時實(shí)施能夠取得更好的目標(biāo)方位分辨效果。因此可考慮在本發(fā)明中使用高 分辨的窄帶D0A估計(jì)算法，以期取得更好的實(shí)施效果。
[0073]根據(jù)以上實(shí)施實(shí)例可看出，相較于傳統(tǒng)ISM方法，本發(fā)明提出的方法能較大幅度提 高目標(biāo)角度分辨率并降低背景級，且該方法在相關(guān)噪聲情況下對傳統(tǒng)ISM方法也具有較好 的改善作用，可以認(rèn)為本發(fā)明能有效運(yùn)用到寬帶目標(biāo)方位估計(jì)領(lǐng)域。
[0074]本發(fā)明的基本原理經(jīng)過了理論推導(dǎo)，實(shí)施方案經(jīng)過了計(jì)算機(jī)數(shù)值仿真的驗(yàn)證，其 結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)ISM方法，本發(fā)明提出的方法可以有效地提高寬帶DOA估計(jì)的角度分 辨率并較好地降低背景級。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于有效子帶選擇和檢測統(tǒng)計(jì)量加權(quán)的ISM方法，其特征在于包括下述步驟： 步驟1:根據(jù)基陣接收的寬帶數(shù)據(jù)獲得子帶方位譜向量 對于接收基陣為陣元個數(shù)為M、陣元間距為d的均勻水平線列陣，經(jīng)采樣得到的寬帶接 收數(shù)據(jù)，假設(shè)采樣頻率為fS、接收機(jī)處理頻帶范圍為[fl，fH]，用帶寬為的數(shù)字濾波器 對寬帶接收數(shù)據(jù)進(jìn)行帶通濾波，然后通過離散傅里葉變換將寬帶接收數(shù)據(jù)劃分為各個子帶 分量，選取子帶頻率落在[fL，f H]之間的J個子帶分量作為待處理子帶，對每個子帶分量使用 CBF算法，得到各子帶分量的方位譜估計(jì)，將方位譜估計(jì)在相對基陣法線方向的-90°~90° 范圍內(nèi)均勻掃描K個方向，得到K個方向上的方位譜估值構(gòu)成KX1的子帶方位譜向量，J個子 帶共有J個方位譜向量； 步驟2:從步驟1中獲得的子帶方位譜中選擇有效子帶 假設(shè)噪聲是空間均勻分布的高斯白噪聲，記寬帶接收數(shù)據(jù)中只有噪聲、不存在信號時 用CBF算法得到的方位譜為噪聲方位譜，對于噪聲方位譜，在相對基陣法線方向-90°~90° 范圍內(nèi)均勻掃描K個方向，取其在K個方向上的譜值構(gòu)成K X 1的噪聲方位譜向量，噪聲方位 譜向量由計(jì)算機(jī)仿真得到，取至少1000次平均值作為最終結(jié)果，取子帶方位譜向量與噪聲 方位譜向量夾角的余弦值為To,構(gòu)造各個子帶上的檢測統(tǒng)計(jì)量T=l-T〇,設(shè)定虛警概率P FA， 通過蒙特卡洛重復(fù)試驗(yàn)至少10000次得到檢測門限值Y，選擇檢測統(tǒng)計(jì)量值大于檢測門限 值Y的子帶作為有效子帶，并進(jìn)入步驟3; 步驟3:對步驟2處理得到的有效子帶的方位譜進(jìn)行加權(quán)，取每個有效子帶各自對應(yīng)的 檢測統(tǒng)計(jì)量T作為自己的權(quán)，對各子帶上的方位譜進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終的寬帶方位譜：式（1)中，有效子帶對應(yīng)的gj值為1，非有效子帶對應(yīng)的子帶為〇，Tj表示對相應(yīng)有效子帶 的加權(quán)，加權(quán)后得到最終的寬帶方位譜，進(jìn)而得到目標(biāo)方位估計(jì)的結(jié)果。
【文檔編號】G01S5/18GK106054132SQ201610394553
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年6月6日
【發(fā)明人】孫超, 孔德智, 劉雄厚
【申請人】西北工業(yè)大學(xué)