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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本申请公开了一种用于色噪声及小快拍数条件下的信源数估计方法，该方法利用阵列天线ULA接收到的色噪声样本协方差矩阵构造DMR白化滤波器矩阵，再利用DMR白化滤波器对ULA接收的包含色噪声信号的样本协方差矩阵进行白化变换，获得白化后的信号样本协方差矩阵；通过白化变换后的样本协方差矩阵与单位矩阵的最优凸线性组合，对样本协方差矩阵进行增强，提高样本协方差矩阵的估计精度，进而经过特征值分解后得到更精确的特征值并分别利用AIC准则和MDL准则进行信源个数的估计。本申请能够改善AIC准则和MDL准则在色噪声下噪声特征值发散问题以及在小采样快拍数条件下算法性能下降问题，提高了传统信息论准则的适用范围，且在低信噪比下具有较好的估计性能。

主权项：1.一种用于色噪声及小快拍数条件下的信源数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，搭建一个由多个阵元组成的均匀线阵并放置在色噪声环境中，当有未知数目的远场窄带信号以不同入射方向撞击均匀线阵ULA时，在设定的采样快拍数下，均匀线阵接收到含色噪声信号并获得接收信号矢量的样本协方差矩阵；步骤2，在没有信号源入射的情况下，均匀线阵ULA中接收的信号为纯色噪声矢量，在采样快拍数为L时，得到纯噪声样本协方差矩阵；步骤3，利用得到的纯噪声样本协方差矩阵特征分解后结合主模式抑制技术，构造出一个DMR白化滤波器矩阵；步骤4，利用构造好的DMR白化滤波器矩阵对接收信号矢量的样本协方差矩阵进行白化变换，获得白化后的样本协方差矩阵；步骤5，利用白化变换后的样本协方差矩阵与单位矩阵的最优凸线性组合，对样本协方差矩阵进行增强，提高样本协方差矩阵的估计精度；步骤6，将增强后的样本协方差矩阵进行特征值分解，得到更精确的特征值并按照从大到小排序好；步骤7，基于信息论中的AIC和MDL准则，利用得到的特征值对色噪声及小快拍数下的信源个数进行估计，获得估计值；所述步骤2中，白化滤波器的设计是利用ULA接收到的纯噪声样本协方差矩阵构造出来的，在没有信号源入射的情况下，即st＝0时，阵列的接收信号矢量为纯噪声矢量，即xt＝nt；当采样快拍数为L时，由式可得到纯噪声样本协方差矩阵为所述步骤3中，构造DMR白化滤波器矩阵的方法为：将特征分解后分为两部分：色噪声部分和白噪声部分，其中色噪声部分由大特征值组成，白噪声部分由小特征值组成；假设色噪声子空间的秩为Q，则变为： 式3中，U代表特征向量组成的方阵，∑代表特征值组成的对角矩阵，gb，gc分别为色噪声和白噪声的特征值，eb，ec分别为色噪声和白噪声的特征值对应的特征矢量；其中小特征值gc的平均值由式4给出： 假设式3中的小特征值gc被其平均值所替代，则替代后的纯噪声协方差矩阵可记为对取反平方根可得到DMR白化滤波器WDMR，即：

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