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CN114362852A - 一种基于改进sage的多普勒参数估计方法 - Google Patents

一种基于改进sage的多普勒参数估计方法 Download PDF

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CN114362852A
CN114362852A CN202111474809.4A CN202111474809A CN114362852A CN 114362852 A CN114362852 A CN 114362852A CN 202111474809 A CN202111474809 A CN 202111474809A CN 114362852 A CN114362852 A CN 114362852A
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doppler
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doppler frequency
range
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余宇宁
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Tongji University
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Tongji University
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Abstract

本发明涉及一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，该方法通过利用信道中散射体分布的先验信息，对多普勒功率谱的概率密度函数进行合理假设，并基于多普勒频率的先验概率分布对SAGE算法中多径的多普勒参数进行初始值设置及分层估计，优先估计多普勒频率先验概率高的区间内的多径分量。与现有技术相比，本发明通过交换多径的估计顺序，减少似然谱中的周期延拓部分对估计过程的影响，具有可靠性高的优点。

Description

一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法
技术领域
本发明涉及无线信道参数估计领域，尤其是涉及一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法。
背景技术
随着无线信道研究的深入，各种信道参数估计算法得到了蓬勃的发展，其中包括空间交替广义期望最大化算法，即SAGE算法。然而，该估计算法并未考虑多普勒估计范围受限的情况。当收发端相对之间高速运动或环境中物体高速运动时，多径的多普勒频率可能超出快拍测量数据所能达到的最大多普勒估计范围(由快拍中相邻帧之间时间间隔决定，无论是主动或被动测量，这一时间间隔均可能受到一定的长度限制)，导致估计过程受到似然谱中周期延拓的似然峰的影响，使得估计结果错误。虽然已有文献指出，对于TDM模式下的MIMO信道测量，该似然谱由测量周期Tcy，发射端切换周期Tt，接收端切换周期Tr等共同决定。根据文献“Doppler frequency estimation for channel sounding using switchedmultiple-element transmit and receive antennas”(Yin X,Fleury B H,Jourdan P,etal.IEEE Global Telecommunications Conference.IEEE,2004)，当除第l条多径分量以外的多径分量的参数均得到完美估计时，该多径分量l的似然函数可以写为：
Figure BDA0003390850550000011
其中，
Figure BDA0003390850550000012
是第l条多径分量关于多普勒频率νl的似然函数，
Figure BDA0003390850550000013
是第l条多径分量的隐藏数据，
Figure BDA0003390850550000014
y(t)为接收信号，
Figure BDA0003390850550000015
为根据当前得到的第l条多径分量的参数估计结果重构的该多径信号分量，
Figure BDA0003390850550000016
I为测量周期数，M1和M2分别表示发射端和接收端的阵列数目，P表示发送信号的功率，Ts为单个收发天线对的传输时间，αl是第l条多径分量的幅值，c1(Ω1,l)和c2(Ω2,l)分别是发射及接收阵列关于波离角Ω1,l和波达角Ω2,l的导向矢量，ν′l是第l条多径分量真实的多普勒频移，V(νl)是噪声项。
其中，值得注意的是
Figure BDA0003390850550000021
因此，该似然谱的周期延拓的取值受到由Tt和Tr确定的外层包络的影响。所以理论上周期延拓的似然谱取值会低于主峰取值，同时由于求期望步骤(E-step)中，信号重构的过程会同时重构出似然谱的周期延拓，并在求隐藏数据时将这一周期延拓同时消去。由此，理论上的最大多普勒估计范围大于由Tcy的倒数确定的范围。
然而，在实际情况中，根据不同的Tt和Tr取值，外层包络可能非常平坦，同时信道噪声的存在使得似然谱中主峰及其周期延拓峰值产生波动，加上SAGE算法自身的估计误差。以上各因素综合作用，可能使得似然函数中的主峰及周期延拓的峰值非常接近，对序列干扰消除过程产生影响，使得估计发生错误。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的似然谱中周期延拓对估计过程产生不利影响而提供了一种可靠性高的基于改进SAGE的多普勒参数估计方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
本发明提供了一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，该方法通过利用信道中散射体分布的先验信息，对多普勒功率谱的概率密度函数进行合理假设，并基于多普勒频率的先验概率分布对空间交替广义期望最大化SAGE算法中多径的多普勒参数进行初始值设置及分层估计，优先估计多普勒频率先验概率高的区间内的多径分量。
优选地，该方法包括以下步骤：
步骤S1、确定除多普勒频率之外的相关参数的初始取值及估计范围，给出多径多普勒频率的先验分布；设定分层数，确定每层多普勒频率估计范围及初始取值；
步骤S2、利用初始多普勒频率估计范围，对当前估计路径采用期望最大化，基于坐标态更新获取当前多径分量的参数估计；
步骤S3、判断当前多径的多普勒频率估计结果距离当前层多普勒频率估计范围的边界是否小于设定的阈值：若成立，且当前多普勒频率估计范围未达到最大多普勒估计范围，则扩大一层多普勒频率估计范围，重复步骤S2；否则，结束当前路径的参数估计，转步骤S4；
步骤S4、进行下一多径分量的参数估计，重复步骤S2～S3，直到所有路径估计结束；
步骤S5、通过检测两次迭代间似然函数取值的差值，与所设定的阈值进行比较，判断SAGE迭代估计是否收敛；若不收敛则重复以上步骤进行下一次迭代更新，否则估计过程结束判断SAGE迭代估计是否收敛，若不收敛则重复S2～S4进行下一次迭代更新，否则估计过程结束。
优选地，所述步骤S1中相关参数的初始取值及估计范围包括多径多普勒频率外的多径时延、复幅值以及多径数量。
优选地，所述步骤S1包括以下子步骤：
步骤S11、获取初始多普勒频率估计范围：
Figure BDA0003390850550000031
其中，c为光速，fc为测量系统的中心频率，
Figure BDA0003390850550000032
为收发端相对径向移动速度，Tf为测量信号相邻帧时间间隔，vmax为当前快拍测量过程中收发端最大相对运动速度大小；
步骤S12、确定理论多普勒频率的范围：
Figure BDA0003390850550000033
其中，vmax为当前快拍测量过程中收发端最大相对运动速度大小，c为光速，fc为测量系统的中心频率；
步骤S13、确定每层多普勒频率估计范围：
每层估计中拓宽的多普勒估计范围为：
Figure BDA0003390850550000034
其中，
Figure BDA0003390850550000035
和
Figure BDA0003390850550000036
分别为初始多普勒频率估计范围的上界和下界；inf(FD,max)和sup(FD,max)分别为最大多普勒估计范围的上界和下界；K为设定的分层数；
第k层多普勒频率估计范围为：
Figure BDA0003390850550000037
其中，vmax为当前快拍测量过程中收发端最大相对运动速度大小，c为光速，fc为测量系统的中心频率；
Figure BDA0003390850550000041
和
Figure BDA0003390850550000042
分别为初始多普勒频率估计范围的上界和下界，fD,layer为每层估计中拓宽的多普勒估计范围；
步骤S14、设置多径在多普勒域上的初始取值栅格点间隔为：
Figure BDA0003390850550000043
其中，
Figure BDA0003390850550000044
和
Figure BDA0003390850550000045
分别为第k层多普勒频率估计范围的上界和下界，fD,sidelobe为多普勒域似然函数的旁瓣宽度。
优选地，所述步骤S14中多普勒域似然函数采用Bartlett似然谱，其旁瓣宽度fD,sidelobe表达式为：
Figure BDA0003390850550000046
其中，Ts为一个快拍的时长。
优选地，所述步骤S1为：
步骤S11、构建大地坐标系，确定该坐标系下地面端和接收端的位置：
以地图上一点为坐标O点，以地平面为XY平面，地垂线为Z轴，构建大地坐标系，其中
Figure BDA0003390850550000047
为所述大地坐标系下的一组标准正交基；
在所述大地坐标系下，确定当前时刻地面端几何位置
Figure BDA0003390850550000048
当前时刻接收端几何位置为
Figure BDA0003390850550000049
步骤S12、基于当前时刻的信道冲击响应h(t,τ)及功率时延谱P(t,τ)，获取最大多径时延扩展τmax，从而得到信道中的多径最大传播距离为cτmax，其中c为光速；
所述当前时刻的信道冲击响应h(t,τ)及功率时延谱P(t,τ)表达式为：
h(t,τ)＝IFFT(Y(f)*conj(U(f))/P(U(f)))
P(t,τ)＝E[|h(t,τ)|2]
其中，IFFT(·)为离散傅里叶逆变换，Y(f)为当前时刻的接收信号快拍y(t)的频域表达，U(f)为当前时刻的发送信号快拍u(t)的频域表达；
步骤S13、以收发端为焦点，信道中的多径最大传播距离cτmax为长轴长度，确定多径分布范围对应的椭球面；所述椭球面方程为：
Figure BDA00033908505500000410
Figure BDA00033908505500000411
[x',y',z']T＝R([x,y,z]T-[x0,y0,z0]T),
Figure BDA00033908505500000412
其中，a、b和c为分别为椭球面的长半轴、中半轴和短半轴，表达式为
Figure DA00033908505569251165
Figure BDA0003390850550000051
c＝b；[x0,y0,z0]为椭球中心点在大地坐标系下的坐标，[x,y,z]为大地坐标系下的坐标，[x',y',z']为以椭球长中短轴方向为坐标轴方向所构建的笛卡尔坐标系下的坐标，
Figure BDA0003390850550000052
为所述椭球坐标系下的一组标准正交基，R为由所述大地坐标系向所述椭球坐标系变换的旋转矩阵；
步骤S14、获取散射体分布三维区域V＝V1∪V2；
获取散射体分布先验假设对应的三维区域V1；
所述三维区域V1为在以XY平面上的坐标范围σ为底面，以XY平面上的坐标范围σ内建筑物的平均高度h为高度的三维区域；其中，散射体分布在XY平面上的坐标范围σ为：
Figure BDA0003390850550000053
所述V2为机身散射体所分布的由机身尺寸决定的圆柱形区域；
步骤S15、基于收发端移动速度、收发端与散射体的几何位置，获取多径多普勒频率的先验概率分布F(fD)；
步骤S16、设定一次分层数并确定每层多普勒频率估计范围及初始取值后，进行二次分层，得到二次分层后的每层多普勒频率估计范围及初始取值。
优选地，所述步骤S15具体为：采用蒙特卡洛仿真获取多径多普勒频率的先验概率分布，具体过程为：
通过在散射体分布三维区域V内部随机撒点，除直视分量外仅考虑一次散射，计算各散射点的多普勒频率，并用电波扩散因子
Figure BDA0003390850550000054
以及取值在[0,1]之间的衰减因子进行加权，归一化后得出多普勒功率谱的先验概率分布F(fD,LOS)。
优选地，所述步骤S16具体为：
确定多径多普勒频率的先验概率分布F(fD)的概率分布区间[fD,min,fD,max]，设定第一分层数为K1，则一次分层的第k1层多普勒频率估计范围为：
Figure BDA0003390850550000055
其中，F-1(·)为多普勒功率谱的先验概率分布F(fD)的反函数；F(fD,LOS)为归一化后的多普勒功率谱的先验概率分布；
考虑机身抖动因素，进行二次分层，所述二次分层中第k2层多普勒频率估计范围为：
Figure BDA0003390850550000061
Figure BDA0003390850550000062
其中，K2为二次分层数设定值；inf(FD,max)和sup(FD,max)分别为最大多普勒估计范围的上界和下界；
Figure BDA0003390850550000063
和
Figure BDA0003390850550000064
分别为一次分层中第k1层多普勒频率估计范围的上界和下界。
优选地，所述步骤S2具体为：
采用的信号模型为
Figure BDA0003390850550000065
Figure BDA0003390850550000066
Figure BDA0003390850550000067
其中，αl,fD,l,τl分别代表第l条多径的复数幅值、多普勒频率和时延，N(t)和Nl(t)为0均值高斯白噪声过程，N0为与噪声功率相关的正常数，βl,l＝1,2,...,L为噪声部分的一个分解；
期望最大化及坐标态更新过程具体为：
首先计算第l条多径信号的隐藏数据期望
Figure BDA0003390850550000068
Figure BDA0003390850550000069
其中，
Figure BDA00033908505500000610
是根据参数初始值重构出的第l条多径信号，
Figure BDA00033908505500000611
是当前迭代过程的第l条多径信号参数取值，L是路径数，y(t)一直接收信号，则当前迭代第l条多径的时延、多普勒频率以及复数幅值的估计分别为：
Figure BDA00033908505500000612
Figure BDA00033908505500000613
Figure BDA00033908505500000614
其中，Λ(θl；xl)是第l条多径分量的似然函数，θl＝[τl,fD,l,αl]是第l条多径分量xl的待估计参数，包括时延τl、多普勒频率fD,l以及复幅值αl；上标i-1及i分别表示上一次迭代和当前迭代，H为哈密顿算符，c(τ,fD)为时延及多普勒联合域上的导向矢量。
优选地，所述步骤S3中阈值为2fD,sidelobe，其中fD,sidelobe为多普勒域似然函数的旁瓣宽度。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明基于空对地信道中散射体分布的先验信息，对传统的SAGE算法进行改进，采用分层的处理方法交换了多径的估计顺序，有效减少了Bartlett似然函数谱的周期延拓对估计过程的影响，能够在信号帧长受到一定限制，多普勒估计范围有限时，对空对地信道这一特殊场景下的多径分量多普勒取值进行更加可靠的估计。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为实施例中采用定向天线后的空对地信道传播场景一示意图；
图3为实施例中采用定向天线后的空对地信道传播场景二示意图；
图4为实施例中的功率时延谱；
图5为实施例中采用蒙特卡洛方法获得先验多普勒谱的累积分布函数示意图；
图6为实施例中采用本发明中的SAGE算法获得的多径多普勒估计结果；
图7为实施例中采用传统SAGE算法获得的多径多普勒估计结果；
图8为实施例中LOS径的多普勒频率理论值随时间的变化。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
本发明基于在空对地信道中，当机载端离地面高度较大时，多径分量主要由收发机附近的散射体引入，信道中的多普勒频率分量将集中分布在主径多普勒频率附近这一先验信息，将多普勒频率估计范围进行合理分层，优先估计距离主径多普勒频率更近的多径分量，然后不断扩展估计范围，从而减少似然谱中周期延拓对估计过程的影响，使得估计结果更加接近实际情况。
实施例1
如图3所示的空对地信道传播场景二，根据该场景中的收发端，以及散射体分布的几何位置关系，可知散射体带来的多径分量的多普勒频率将分布在LOS(Line of Sight)径附近，大致呈现出以LOS径的多普勒频率为中心，具有一定偏度的概率分布。另外，在空对地场景中，常采用定向追踪天线来提高信道增益，在这种情况下，由于定向天线辐射模式的影响，多径的传播距离将进一步收缩，以本实验例中的信道测量为例，中心频率27.5GHz，带宽为420MHz，采样率为2.24GHz，快拍中相邻帧间隔时长为1.4629×10-4s，由此决定的多普勒估计范围为±3418Hz之内，小于由最大飞行速度导致的可能最大多普勒频率±5041.7Hz。地面端采用了波束宽度仅为0.4度的定向追踪天线，机载端为全向天线，飞机水平巡航，最大飞行速度为55m/s，飞行高度为2000米。根据图4所示功率时延谱可知(已经将所有快拍的LOS径时延对齐)，多径相比于LOS径的传播距离在15米之内，此时散射体将分布在如图3所示的椭球面之内，多径的多普勒频率也将非常集中地分布在LOS径附近。
针对以上情况，本发明中算法具体实施过程如图1所示，该方法通过利用信道中散射体分布的先验信息，对多普勒功率谱的概率密度函数进行合理假设，并基于此先验概率分布对SAGE算法中多径的多普勒参数进行初始值设置及分层估计，优先估计多普勒频率最有可能出现的区间内的多径分量，包括以下步骤：
步骤S1、根据功率时延谱中的多径时延取值，测量时的地面环境特点以及飞机尺寸，设置椭球大小为长轴相比焦距长15米，地面散射体高度在20米以下，机身散射点分布在以发射天线为中心，高3米，半径为15米的圆柱体内。通过蒙特卡洛仿真，可以获得图5所示的部分快拍的先验多普勒功率谱的累积分布函数。可知上述巡航场景中先验多普勒的分布范围为300Hz以下，远小于帧间隔倒数确定的±3418Hz，因此无需采用第二种扩展方法；
经过分析后，采用第一种方法，根据当前快拍中收发端的相对运动速度(在飞行日志中被记录)，以及相邻帧时间间隔信息确定多普勒频率初始估计范围，具体包括以下步骤：
步骤S11、获取初始多普勒频率估计范围：
Figure BDA0003390850550000081
其中，c为光速，fc为测量系统的中心频率，
Figure BDA0003390850550000091
为收发端相对径向移动速度，Tf为测量信号相邻帧时间间隔，vmax为当前快拍测量过程中收发端最大相对运动速度大小；
步骤S12、确定理论多普勒频率的范围：
Figure BDA0003390850550000092
其中，vmax为当前快拍测量过程中收发端最大相对运动速度大小，c为光速，fc为测量系统的中心频率；
步骤S13、确定每层多普勒频率估计范围：
每层估计中拓宽的多普勒估计范围为：
Figure BDA0003390850550000093
其中，
Figure BDA0003390850550000094
和
Figure BDA0003390850550000095
分别为多普勒频率初始估计范围的上下界与最大多普勒估计范围的上下界之差；
第k层多普勒频率估计范围为：
Figure BDA0003390850550000096
其中，K为设定的分层数；
步骤S14、设置多径在多普勒域上的初始取值栅格点间隔为
Figure BDA0003390850550000097
其中，fD,sidelobe为多普勒域Bartlett似然谱的旁瓣宽度，表达式为
Figure BDA0003390850550000098
Ts为一个快拍的时长；从而设置当前多径多普勒频率初始可能取值，当前多径的多普勒初始取值根据多普勒谱中的最高峰位置确定；
多径时延的初始可能取值可以根据功率时延谱(Power delay profile，PDP)中最高峰位置I0确定，在最高峰时延附近划分小区间[I0-1/fs,I0+1/fs]及栅格点作为初始估计范围和当前多径时延的可能取值，其中fs为接收端的采样率；
上述步骤S1的方法适用于多径多普勒频率扩展非常有限的情况，包括采用窄波束定向天线的场景；
步骤S2、利用初始多普勒频率估计范围，对当前估计路径采用期望最大化，基于坐标态更新获取当前多径分量的参数估计，具体过程为：
所采用的信号模型为：
Figure BDA0003390850550000101
Figure BDA0003390850550000102
Figure BDA0003390850550000103
其中，αl,fD,l,τl分别代表第l条多径的复数幅值、多普勒频率和时延，N(t)和Nl(t)为0均值高斯白噪声过程，N0为与噪声功率相关的正常数，βl,l＝1,2,...,L为噪声部分的一个分解；
期望最大化及坐标态更新过程具体为：
首先计算第l条多径信号的隐藏数据期望
Figure BDA0003390850550000104
Figure BDA0003390850550000105
其中，
Figure BDA0003390850550000106
是根据参数初始值重构出的第l条多径信号，
Figure BDA0003390850550000107
是当前迭代过程的第l条多径信号参数取值，L是路径数，y(t)一直接收信号，则当前迭代第l条多径的时延、多普勒频率以及复数幅值的估计分别为：
Figure BDA0003390850550000108
Figure BDA0003390850550000109
Figure BDA00033908505500001010
其中，Λ(θl；xl)是第l条多径分量的似然函数，θl＝[τl,fD,l,αl]是第l条多径分量xl的待估计参数，包括时延τl、多普勒频率fD,l以及复幅值αl；上标i-1及i分别表示上一次迭代和当前迭代，H为哈密顿算符，c(τ,fD)为时延及多普勒联合域上的导向矢量；
如上述过程中，所采用的Bartlett似然谱为：
Figure BDA00033908505500001011
其中，c(τ,fD)为时延及多普勒联合域上的导向矢量，
Figure BDA00033908505500001012
为第l条多径信号的隐藏数据的期望
Figure BDA00033908505500001013
的协方差矩阵；
步骤S3、判断当前多径的多普勒估计结果距离当前层多普勒估计范围的边界是否小于设定的阈值2fD,sidelobe；若成立，且当前多普勒估计范围未达到最大多普勒估计范围，则扩大一层多普勒估计范围，重复步骤S2；否则，结束当前路径的参数估计；
步骤S4、进行下一多径分量的参数估计，重复步骤S2～S3，直到所有路径估计结束，这里设置路径数L为15；
步骤S5、通过检测两次迭代间似然函数取值的差值，与所设定的阈值进行比较(此处设置为0.005)，判断SAGE迭代估计是否收敛，若不收敛则重复以上步骤进行下一次迭代更新，否则估计过程结束；
所述似然函数Λ(θ；y)表达式为：
Figure BDA0003390850550000111
Figure BDA0003390850550000112
其中，Λ(θ；y)为和待估计参数集θ和接收信号y(t)取值相关的似然函数，N0是当前环境下的白噪声功率，D0为当前数据快拍的采集时间窗口，
Figure BDA0003390850550000113
为取实部操作，s(t；θ)是时刻t的接收信号中除去加性高斯白噪声外的隐藏数据部分，θl为第l条多径分量的待估计参数，包括复幅值αl、时延τl以及多普勒频率νl。
实施上述过程后，获得的多径多普勒频率估计结果如图6所示。作为对比，图7展示了采用传统SAGE方法获得的多径多普勒估计结果，图8展示了根据飞行日志中记录的飞机GPS位置、速度、朝向以及地面站的GPS位置所计算得到的LOS径多普勒频率。可以看出，采用传统SAGE算法估计时，由于受到多普勒域周期延拓的影响，多普勒估计结果有误，而采用本实施例所述的改进SAGE算法可以对信道中多径的多普勒频率进行更加可靠的估计。
本实施例提出了一种空对地信道中高速情况下多普勒估计范围受限时的SAGE方法，通过利用信道中散射体分布的先验信息，对多普勒功率谱的概率密度函数进行合理假设，并基于此先验概率分布对SAGE算法中多径的多普勒参数进行初始值设置及分层估计，优先估计多普勒频率最有可能出现的区间内的多径分量。交换多径的估计顺序，减少似然谱中的周期延拓部分对估计过程的影响，从而获得更加真实可靠的估计结果。
本实施例1的方法适用于多径分量多普勒非常集中的情况，这种情况下大部分多径分量多普勒频率落在没有出现混叠的范围内，可以以直视径多普勒频率为中心。
实施例2
使用场景如图2所示，当机载端离地面高度较高时，除直视分量外，接收信号中的多径分量主要由地面端附近及机身结构对应的散射体产生，且这部分散射体分布在以地面端和机载端为焦点，由最长传输距离确定大小的椭球面内。
本实施例针对以上情况，步骤S1采用一种拓展方法，包括以下子步骤：
步骤S11、构建大地坐标系，确定该坐标系下地面端和接收端的位置：
以地图上一点为坐标O点，以地平面为XY平面，地垂线为Z轴，构建大地坐标系，其中
Figure BDA0003390850550000121
为所述大地坐标系下的一组标准正交基；
在所述大地坐标系下，确定当前时刻地面端几何位置
Figure BDA0003390850550000122
当前时刻接收端几何位置为
Figure BDA0003390850550000123
步骤S12、基于当前时刻的信道冲击响应h(t,τ)及功率时延谱P(t,τ)，获取最大多径时延扩展τmax，从而得到信道中的多径最大传播距离为cτmax，其中c为光速；
所述当前时刻的信道冲击响应h(t,τ)及功率时延谱P(t,τ)表达式为：
h(t,τ)＝IFFT(Y(f)*conj(U(f))/P(U(f)))
P(t,τ)＝E[|h(t,τ)|2]
其中，IFFT(·)为离散傅里叶逆变换，Y(f)为当前时刻的接收信号快拍y(t)的频域表达，U(f)为当前时刻的发送信号快拍u(t)的频域表达；
步骤S13、以收发端为焦点，信道中的多径最大传播距离cτmax为长轴长度，确定多径分布对应的椭球面；所述椭球面方程为：
Figure BDA0003390850550000124
Figure BDA0003390850550000125
[x',y',z']T＝R([x,y,z]T-[x0,y0,z0]T),
Figure BDA0003390850550000126
其中，a、b和c为分别为椭球面的长半轴、中半轴和短半轴，表达式为
Figure DA00033908505569601676
Figure BDA0003390850550000127
c＝b；[x0,y0,z0]为椭球中心点在大地坐标系下的坐标，[x,y,z]为大地坐标系下的坐标，[x',y',z']为以椭球长中短轴方向为坐标轴方向所构建的笛卡尔坐标系下的坐标，
Figure BDA0003390850550000128
为所述椭球坐标系下的一组标准正交基，R为由所述大地坐标系向所述椭球坐标系变换的旋转矩阵；
步骤S14、获取散射体分布三维区域V＝V1∪V2；
假设散射体在三维区域V内均匀分布，且地面散射体速度为0。
获取散射体分布先验假设对应的三维区域V1；
所述三维区域V1为在以XY平面上的坐标范围σ为底面，以XY平面上的坐标范围σ内建筑物的平均高度h为高度的三维区域；不考虑地面具有较大起伏的情况下，可以假设地平面为z＝0，则散射体分布在XY平面上的坐标范围σ为：
Figure BDA0003390850550000131
所述V2为机身散射体所分布的由机身尺寸决定的圆柱形区域；
步骤S15、基于收发端移动速度、收发端与散射体的几何位置，获取多径多普勒频率的先验概率分布F(fD)，具体过程为：通过在散射体分布三维区域V内部随机撒点，除直视分量外仅考虑一次散射，计算各散射点的多普勒频率，并用电波扩散因子
Figure BDA0003390850550000132
以及取值在[0,1]之间的衰减因子(考虑反射、散射等传播中散射体本身介电特性对电波的衰减)进行加权，归一化后得出多普勒功率谱的先验概率分布F(fD,LOS)。
步骤S16、设定一次分层数并确定每层多普勒频率估计范围及初始取值后，进行二次分层，得到二次分层后的每层多普勒频率估计范围及初始取值，具体过程为：
确定多径多普勒频率的先验概率分布F(fD)的概率分布区间[fD,min,fD,max]，设定第一分层数为K1，则一次分层的第k1层多普勒频率估计范围为：
Figure BDA0003390850550000133
其中，F-1(·)为多普勒功率谱的先验概率分布F(fD)的反函数；F(fD,LOS)为归一化后的多普勒功率谱的先验概率分布；
考虑机身抖动等因素，可能存在多普勒取值大于先验多普勒频率范围的多径分量，因此进行二次分层，所述二次分层中第k2层多普勒频率估计范围为：
Figure BDA0003390850550000134
Figure BDA0003390850550000135
其中，K2为二次分层数设定值；inf(FD,max)和sup(FD,max)分别为最大多普勒估计范围的上界和下界；
Figure BDA0003390850550000136
和
Figure BDA0003390850550000137
分别为一次分层中第k1层多普勒频率估计范围的上界和下界。
参数设置以实际应用场景为准，其余步骤与实施例1相同。
本实施例2的方法适用于多径多普勒频率分布范围大于帧间隔时长倒数所确定的可估计范围的情况，需要利用先验分布来作为指导。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，其特征在于，该方法通过利用信道中散射体分布的先验信息，对多普勒功率谱的概率密度函数进行合理假设，并基于多普勒频率的先验概率分布对空间交替广义期望最大化SAGE算法中多径的多普勒参数进行初始值设置及分层估计，优先估计多普勒频率先验概率高的区间内的多径分量。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤S1、确定除多普勒频率之外的相关参数的初始取值及估计范围，给出多径多普勒频率的先验分布；设定分层数，确定每层多普勒频率估计范围及初始取值；
步骤S2、利用初始多普勒频率估计范围，对当前估计路径采用期望最大化，基于坐标态更新获取当前多径分量的参数估计；
步骤S3、判断当前多径的多普勒频率估计结果距离当前层多普勒频率估计范围的边界是否小于设定的阈值：若成立，且当前多普勒频率估计范围未达到最大多普勒估计范围，则扩大一层多普勒频率估计范围，重复步骤S2；否则，结束当前路径的参数估计，转步骤S4；
步骤S4、进行下一多径分量的参数估计，重复步骤S2～S3，直到所有路径估计结束；
步骤S5、通过检测两次迭代间似然函数取值的差值，与所设定的阈值进行比较，判断SAGE迭代估计是否收敛；若不收敛则重复以上步骤进行下一次迭代更新，否则估计过程结束判断SAGE迭代估计是否收敛，若不收敛则重复S2～S4进行下一次迭代更新，否则估计过程结束。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，其特征在于，所述步骤S1中相关参数的初始取值及估计范围包括多径多普勒频率外的多径时延、复幅值以及多径数量。
4.根据权利要求3所述的一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下子步骤：
步骤S11、获取初始多普勒频率估计范围：
Figure FDA0003390850540000021
其中，c为光速，fc为测量系统的中心频率，
Figure FDA0003390850540000022
为收发端相对径向移动速度，Tf为测量信号相邻帧时间间隔，vmax为当前快拍测量过程中收发端最大相对运动速度大小；
步骤S12、确定理论多普勒频率的范围：
Figure FDA0003390850540000023
其中，vmax为当前快拍测量过程中收发端最大相对运动速度大小，c为光速，fc为测量系统的中心频率；
步骤S13、确定每层多普勒频率估计范围：
每层估计中拓宽的多普勒估计范围为：
Figure FDA0003390850540000024
其中，
Figure FDA0003390850540000025
和
Figure FDA0003390850540000026
分别为初始多普勒频率估计范围的上界和下界；inf(FD,max)和sup(FD,max)分别为最大多普勒估计范围的上界和下界；K为设定的分层数；
第k层多普勒频率估计范围为：
Figure FDA0003390850540000027
其中，vmax为当前快拍测量过程中收发端最大相对运动速度大小，c为光速，fc为测量系统的中心频率；
Figure FDA0003390850540000028
和
Figure FDA0003390850540000029
分别为初始多普勒频率估计范围的上界和下界，fD,layer为每层估计中拓宽的多普勒估计范围；
步骤S14、设置多径在多普勒域上的初始取值栅格点间隔为：
Figure FDA00033908505400000210
其中，
Figure FDA00033908505400000211
和
Figure FDA00033908505400000212
分别为第k层多普勒频率估计范围的上界和下界，fD,sidelobe为多普勒域似然函数的旁瓣宽度。
5.根据权利要求4所述的一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，其特征在于，所述步骤S14中多普勒域似然函数采用Bartlett似然谱，其旁瓣宽度fD,sidelobe表达式为：
Figure FDA00033908505400000213
其中，Ts为一个快拍的时长。
6.根据权利要求2所述的一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，其特征在于，所述步骤S1为：
步骤S11、构建大地坐标系，确定该坐标系下地面端和接收端的位置：
以地图上一点为坐标O点，以地平面为XY平面，地垂线为Z轴，构建大地坐标系，其中
Figure FDA0003390850540000031
为所述大地坐标系下的一组标准正交基；
在所述大地坐标系下，确定当前时刻地面端几何位置
Figure FDA0003390850540000032
当前时刻接收端几何位置为
Figure FDA0003390850540000033
步骤S12、基于当前时刻的信道冲击响应h(t,τ)及功率时延谱P(t,τ)，获取最大多径时延扩展τmax，从而得到信道中的多径最大传播距离为cτmax，其中c为光速；
所述当前时刻的信道冲击响应h(t,τ)及功率时延谱P(t,τ)表达式为：
h(t,τ)＝IFFT(Y(f)*conj(U(f))/P(U(f)))
P(t,τ)＝E[|h(t,τ)|2]
其中，IFFT(·)为离散傅里叶逆变换，Y(f)为当前时刻的接收信号快拍y(t)的频域表达，U(f)为当前时刻的发送信号快拍u(t)的频域表达；
步骤S13、以收发端为焦点，信道中的多径最大传播距离cτmax为长轴长度，确定多径分布范围对应的椭球面；所述椭球面方程为：
Figure FDA0003390850540000034
Figure FDA0003390850540000035
[x',y',z']T＝R([x,y,z]T-[x0,y0,z0]T),
Figure FDA0003390850540000036
其中，a、b和c为分别为椭球面的长半轴、中半轴和短半轴，表达式为
Figure DA00033908505469341274
Figure FDA0003390850540000037
c＝b；[x0,y0,z0]为椭球中心点在大地坐标系下的坐标，[x,y,z]为大地坐标系下的坐标，[x',y',z']为以椭球长中短轴方向为坐标轴方向所构建的笛卡尔坐标系下的坐标，
Figure FDA0003390850540000038
为所述椭球坐标系下的一组标准正交基，R为由所述大地坐标系向所述椭球坐标系变换的旋转矩阵；
步骤S14、获取散射体分布三维区域V＝V1∪V2；
获取散射体分布先验假设对应的三维区域V1；
所述三维区域V1为在以XY平面上的坐标范围σ为底面，以XY平面上的坐标范围σ内建筑物的平均高度h为高度的三维区域；其中，散射体分布在XY平面上的坐标范围σ为：
Figure FDA0003390850540000041
所述V2为机身散射体所分布的由机身尺寸决定的圆柱形区域；
步骤S15、基于收发端移动速度、收发端与散射体的几何位置，获取多径多普勒频率的先验概率分布F(fD)；
步骤S16、设定一次分层数并确定每层多普勒频率估计范围及初始取值后，进行二次分层，得到二次分层后的每层多普勒频率估计范围及初始取值。
7.根据权利要求6所述的一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，其特征在于，所述步骤S15具体为：采用蒙特卡洛仿真获取多径多普勒频率的先验概率分布，具体过程为：
通过在散射体分布三维区域V内部随机撒点，除直视分量外仅考虑一次散射，计算各散射点的多普勒频率，并用电波扩散因子
Figure FDA0003390850540000042
以及取值在[0,1]之间的衰减因子进行加权，归一化后得出多普勒功率谱的先验概率分布F(fD,LOS)。
8.根据权利要求7所述的一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，其特征在于，所述步骤S16具体为：
确定多径多普勒频率的先验概率分布F(fD)的概率分布区间[fD,min,fD,max]，设定第一分层数为K1，则一次分层的第k1层多普勒频率估计范围为：
Figure FDA0003390850540000043
其中，F-1(·)为多普勒功率谱的先验概率分布F(fD)的反函数；F(fD,LOS)为归一化后的多普勒功率谱的先验概率分布；
考虑机身抖动因素，进行二次分层，所述二次分层中第k2层多普勒频率估计范围为：
Figure FDA0003390850540000044
Figure FDA0003390850540000045
其中，K2为二次分层数设定值；inf(FD,max)和sup(FD,max)分别为最大多普勒估计范围的上界和下界；
Figure FDA0003390850540000046
和
Figure FDA0003390850540000047
分别为一次分层中第k1层多普勒频率估计范围的上界和下界。
9.根据权利要求2所述的一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
采用的信号模型为
Figure FDA0003390850540000051
Figure FDA0003390850540000052
Figure FDA0003390850540000053
其中，αl,fD,l,τl分别代表第l条多径的复数幅值、多普勒频率和时延，N(t)和Nl(t)为0均值高斯白噪声过程，N0为与噪声功率相关的正常数，βl,l＝1,2,...,L为噪声部分的一个分解；
期望最大化及坐标态更新过程具体为：
首先计算第l条多径信号的隐藏数据期望
Figure FDA0003390850540000054
Figure FDA0003390850540000055
其中，
Figure FDA0003390850540000056
是根据参数初始值重构出的第l条多径信号，
Figure FDA0003390850540000057
是当前迭代过程的第l条多径信号参数取值，L是路径数，y(t)一直接收信号，则当前迭代第l条多径的时延、多普勒频率以及复数幅值的估计分别为：
Figure FDA0003390850540000058
Figure FDA0003390850540000059
Figure FDA00033908505400000510
其中，Λ(θl；xl)是第l条多径分量的似然函数，θl＝[τl,fD,l,αl]是第l条多径分量xl的待估计参数，包括时延τl、多普勒频率fD,l以及复幅值αl；上标i-1及i分别表示上一次迭代和当前迭代，H为哈密顿算符，c(τ,fD)为时延及多普勒联合域上的导向矢量。
10.根据权利要求9所述的一种基于改进SAGE的多普勒参数估计方法，其特征在于，所述步骤S3中阈值为2fD,sidelobe，其中fD,sidelobe为多普勒域似然函数的旁瓣宽度。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115047402A (zh) * 2022-04-25 2022-09-13 同济大学 一种基于波束成形的bf-sage高精度参数估计算法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105978833A (zh) * 2016-06-29 2016-09-28 西安电子科技大学 一种改进的sage信道参数估计方法
CN106713191A (zh) * 2017-02-28 2017-05-24 西安电子科技大学 一种多级搜索sage方法
WO2019138156A1 (en) * 2018-01-12 2019-07-18 Nokia Technologies Oy Profiled channel impulse response for accurate multipath parameter estimation
CN113225274A (zh) * 2021-04-14 2021-08-06 西安宇飞电子技术有限公司 一种针对快速移动的多径信道模型测量方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105978833A (zh) * 2016-06-29 2016-09-28 西安电子科技大学 一种改进的sage信道参数估计方法
CN106713191A (zh) * 2017-02-28 2017-05-24 西安电子科技大学 一种多级搜索sage方法
WO2019138156A1 (en) * 2018-01-12 2019-07-18 Nokia Technologies Oy Profiled channel impulse response for accurate multipath parameter estimation
CN113225274A (zh) * 2021-04-14 2021-08-06 西安宇飞电子技术有限公司 一种针对快速移动的多径信道模型测量方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KAI TU等: "Low Altitude Air-to-Ground Channel Modelling Based on Measurements in a Suburban Environment", 《2019 11TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON WIRELESS COMMUNICATIONS AND SIGNAL PROCESSING (WCSP)》 *
XUEFENG YIN等: "Doppler frequency estimation for channel sounding using switched multiple-element transmit and receive antennas", 《GLOBECOM "03. IEEE GLOBAL TELECOMMUNICATIONS CONFERENCE》 *
何晨昊等: "基于空间交替广义期望最大化算法的信道参数估计的改进", 《科学技术与工程》 *
张焱等: "基于SAGE的近场信道参数估计方法", 《系统仿真学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115047402A (zh) * 2022-04-25 2022-09-13 同济大学 一种基于波束成形的bf-sage高精度参数估计算法

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