[论文解读] Non-Coherent Direction of Arrival Estimation via Frequency Estimation

Hadi Zayyani, Mehdi Korki|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2016

Direction-of-Arrival Estimation Techniques参考文献 14被引用 3

一句话总结

本文提出了一种基于幅度平方阵列输出频率估计的非相干波束成形波到达方向（DOA）估计算法，利用谐波分量推导出与DOA相关的非线性方程。通过在低角度引入高幅度参考目标，解决了模糊性问题，并通过虚拟阵列扩展或多快照联合积分提升了估计精度。该方法的计算速度比非相干GESPAR快两个数量级，并在低信噪比（SNR）环境下表现优于非相干GESPAR。

ABSTRACT

This letter investigates the non-coherent Direction of Arrival (DOA) estimation problem dealing with the DOA estimation from magnitude only measurements of the array output. The magnitude squared of the array output is expanded as a superposition of some harmonics. Hence, a frequency estimation approach is used to find some nonlinear relations between DOAs, which results in inherent ambiguities. To solve the nonlinear equations and resolve the ambiguities, we assume a high amplitude reference target at low angles to estimate the true DOA's with no ambiguities. However, the proposed algorithm requires a large number of antenna array elements to accurately estimate the DOA's. To overcome this drawback, and to enhance the estimation accuracy, we suggest two variants of the algorithm. One is to add virtual elements in the array and the second is to integrate multiple snapshots. Simulation results show that the proposed frequency estimation-based algorithm outperforms the non-coherent GESPAR algorithm in the low signal to noise ratio (SNR) regime and it is two orders of magnitude faster than the non-coherent GESPAR algorithm.

研究动机与目标

• 解决仅基于幅度测量的DOA估计算法所面临的挑战，避免依赖相位同步。
• 通过在低角度引入高幅度参考目标，解决非相干DOA估计中固有的模糊性问题。
• 与非相干GESPAR等现有方法相比，提升估计精度并降低计算复杂度。
• 在存在相位误差和低信噪比条件下的鲁棒DOA估计。

提出的方法

• 将幅度平方阵列输出建模为阵元索引上的谐波分量叠加，将阵元视为时间采样点。
• 采用基于FFT的频率估计算法提取谐波频率，其与DOA对呈非线性关系。
• 在低角度（如0°）引入强参考目标，将非线性方程数量减少至K，并解决模糊性问题。
• 应用虚拟阵列合成技术，有效增加阵元数量，提升分辨率。
• 通过多快照相干积分提升估计精度。
• 利用参考目标的已知DOA求解非线性系统，实现解的去模糊化。

实验结果

研究问题

• RQ1 在缺乏相位同步的条件下，幅度平方阵列输出的频率估计能否为基于相位的DOA估计提供一种鲁棒的替代方案？
• RQ2 在不依赖多个参考目标的前提下，如何解决由谐波分量导出的非线性方程中的模糊性问题？
• RQ3 虚拟阵列合成或多快照联合积分在非相干DOA估计中能在多大程度上提升估计精度？
• RQ4 在低信噪比与相位误差条件下，该方法与非相干GESPAR在性能与速度上的对比如何？

主要发现

• 在低信噪比环境（SNR < 10 dB）下，所提方法在估计精度方面优于非相干GESPAR。
• 当SNR ≥ 10 dB时，非相干GESPAR略优于所提方法，表明由于阵列尺寸限制，性能已趋于饱和。
• 所提算法的计算速度约为非相干GESPAR的两倍，适用于实时应用。
• 当相位误差超过13度时，相干DOA估计性能显著下降，而所提非相干方法仍保持鲁棒性，在高相位误差条件下优于相干方法。
• 仅使用一个低角度高幅度参考目标即可有效解决模糊性问题，相比使用多个参考目标，显著简化了解的求解过程。
• 虚拟阵列合成与多快照联合积分显著提升了估计精度，尤其在低信噪比与阵元数量有限的情况下。