MUSIC波达方向估计算法的改进及仿真试验

MUSIC算法是一种子空间分解算法,它的各种性能已被广泛研究.在信号波达方向估计领域,MUSIC算法的应用,形成了MUSIC波达方向估计算法.实际应用中,MUSIC波达方向估计算法,拥有超分辨能力的同时,也存在原理性缺点——MUSIC空间谱不能反映目标信号的相对强度.文中在前人工作的基础上,对MUSIC波达方向估计算法进行理论分析,提出了有效的改进方法,并通过仿真试验证实了分析的正确性.     

基于空域信号分离的多径干扰抑制算法

针对全球导航卫星系统中的多径干扰抑制问题,提出了一种有效的低复杂度多径干扰抑制算法,在直达信号和多径干扰来向角(DOA)未知的情况下,利用RELAX算法,通过反复迭代的思想逐一估计出直达信号和多径干扰的DOA和幅度,进而识别多径干扰,利用线性约束最小方差无畸变波束形成技术,在直达信号方向形成增益与在多径干扰方向形成零陷而抑制多径干扰,并进行了仿真试验。分析结果表明:当多径干扰部分相干时,RELAX算法估计的DOA均方根误差比MUSIC算法低了约12dB;当多径干扰完全相干时,RELAX算法估计的DOA均方根误差比MUSIC算法低了约25dB;所提算法能够准确估计出直达信号和多径干扰的DOA,保证通过波束形成零陷空域多径干扰,使得进入跟踪环路的信号非常洁净,处理后的码相位跟踪误差接近于0。     

阵列天线DOA估计中MUSIC算法性能综合分析

阵列信号处理是现代信号处理中的一个重要分支,而信源定位又是阵列信号处理中的重要应用.常规的子空间算法———MUSIC算法可对到达角(DOA)实现超分辨估计.然而,MUSIC算法的超分辨率是在阵列信号模型精确条件下得到的,阵元数、阵元间距、信噪比、快拍数等因素对MUSIC算法的分辨率都会产生一定的影响.本文通过仿真,综合分析了阵元数、阵元间距、信噪比、快拍数等因素对MUSIC算法的分辨率产生的影响,同时表明了,快拍数相对其它参数对MUSIC算法分辨率的影响要小.     

基于WVD-MUISC算法的单矢量水听器DOA估计

针对MUSIC算法在非平稳噪声背景下DOA估计性能下降和信源个数受限的问题,利用空间时频分布（spatial time-frequency distribution ,STFD）,选择时频点构造时频相关矩阵,替代MU-SIC算法中的相关矩阵,设计了单矢量水听器DOA估计的WVD-MUSIC算法,通过仿真验证了新方法在噪声抑制能力、空间分辨能力和多目标分辨能力优于原方法。     

基于矢量传感器阵列的二维波达方向估计研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.相对于声压水听器阵来说,矢量阵获取声场中更多的信息,利用矢量阵所获得的速度场的信息可去除目标方位估计中的模糊.多重信号分类(MUSIC)算法是通过对数据协方差矩阵进行本征分解获得信号空间谱估计的方法.文中采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行二维角度估计,通过对声压水听器和矢量水听器阵MUSIC算法的仿真对比得出结论:声矢量阵比声压阵具有更好的波达方向估计性能.另外,文中还采用空间平滑技术对相关信号源进行解相关从而得到良好的二维波达方向估计性能.     

基于矢量传感器阵列的改进MUSIC算法DOA估计

鉴于传统的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法分辨率不高且在阵元数目较少的情况下对目标信号方位估计不佳等问题,提出了一种基于矢量传感器的改进MUSIC算法。该方法对空间谱函数进行处理,以得到更加优化的方位估计。从阵元数目和分辨角度等方面与传统的MUSIC算法对比,实验仿真表明该算法相对于传统的MUSIC算法有着明显的优越性。     

矢量水听器阵列MUSIC估计算法研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,对该算法进行了理论推导,并对数据协方差矩阵进行本征分解,获得了信号的空间谱估计.通过几个仿真对比试验,得出了该算法在多种条件下的高分辨方位估计性能.仿真结果表明,在SNR=10 dB条件下,相对于常规波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了12.6°,旁瓣降低了22 dB左右,利用该算法可提高对信号源的定向精度及对多目标的分辨能力.     

有限快拍下的小尺度矢量阵DOA算法

针对小尺度矢量水听器阵条件下ESPRIT算法目标方位估计精度低、多目标分辨能力弱的缺点,提出了一种基于酉变换的DOA改进算法.该方法无需计算观测数据的协方差矩阵,利用阵列的观测数据及共轭信息构造一中心Hermitian对称矩阵,根据酉变换原理将其转化为实数矩阵并用实值ESPRIT方法估计目标方位.由于利用了观测数据的共轭信息,相当于虚拟增加了阵元个数,改进算法有更高的DOA估计精度和多目标分辨能力,在快拍数与阵元数相当时改进算法比协方差方法有更小的计算复杂度.仿真分析结果证明了算法的有效性.     

自适应天线系统中MUSIC算法的研究及其仿真分析

本文基于自适应天线系统中的辨识信号到达方向AOA(Angle of Arrival)关键问题,研究了其实现的MUSIC算法的原理,并通过MATLAB仿真分析,结果表明,接收信号个数必须小于阵元数才能用MUSIC算法进行波达方估计,MUSIC算法对于波达方向估计的分辨率在接近90°处为5°左右,在接近0°~180°处为5°~7°。     

单矢量水听器改进MUSIC算法的噪声抑制性能研究

针对MUSIC算法在相干噪声背景下估计目标方位性能下降的问题,利用酉变换的空时相关矩阵（unitary spatio-temporal correlation matrice—USTCM）,替代MUSIC算法中的数据协方差矩阵,设计了单矢量水听器的USTC-MUSIC算法,通过仿真验证了新方法不论噪声是不相干或相干,其噪声抑制能力和目标分辨能力均优于原方法.     

基于四元数的声压振速联合方位估计算法

常规MUSIC波达方向估计算法的缺点是不能处理相干信号.针对这一情况,文中引入了四元数理论,建立了二维矢量水听器的四元数输出模型,并在此基础上提出了一种声矢量阵声压振速联合方位估计算法.与常规MUSIC方位估计算法相比,该算法利用了四元数紧凑的数据表达形式和较强的正交性约束能力,降低了内存需求和运算复杂度,在不经过任何预处理的情况下可以分辨相干目标.同时,由于利用了声压振速的组合指向特性,算法抗各向同性干扰的能力较强.仿真实验证明了算法的有效性.     

一种基于盲运算的1比特压缩感知重建算法

为了解决1比特压缩感知中符号匹配追踪算法(matching sign pursuit)在稀疏度未知的情况下不能自适应重构信号的问题,提出了向前/向后迭代符号匹配追踪算法(forward-backward matching sign pursuit, FBMSP).该算法以逐步逼近理论为核心,通过逐步扩大支撑集来扩大搜索范围,把相邻两次迭代的差值作为终止条件,在MSP算法模型下进行盲运算,以实现信号的重构.数值试验表明:在控制迭代系数=8,=1的情况下,FBMSP算法比传统的符号匹配追踪算法重构精度提高了3 dB,运算时间减少了40%.      

脉冲噪声环境下的改进MUSIC谱估计方法

针对传统MUSIC谱估计方法在脉冲噪声环境下的退化现象,依据脉冲噪声特性,基于分数低阶协方差的定义,首先对带噪信号进行非线性处理,然后再计算非线性处理后信号的自相关矩阵,得到改进MUSIC和改进的ROOT-MUSIC谱估计方法.理论分析和仿真结果表明,新方法在高斯噪声和脉冲噪声环境下均具有良好的性能,改进的ROOT-MUSIC谱估计方法在处理短序列信号时性能明显优于改进的MUSIC谱估计方法.     

基于简化差分相干积累的北斗B1频点信号精捕获算法

北斗卫星信号的捕获速度、灵敏度及精度将直接影响接收机的性能指标.本文提出了一种提高北斗导航卫星B1频点信号检测信噪比的精捕获算法,该算法基于简化差分相干积累（SDCI）的短时匹配滤波器（STMF）和快速傅里叶变换（FFT）运算（STMF-FFT）.为了保证在降低FFT运算量和提高信号检测概率的条件下,获得更精确的多普勒频率估计,采用逼近效果较好的切比雪夫线性最小二乘曲线拟合法得到多普勒频移的精确化估计值.理论分析和仿真验证表明：本文提出的SDCI算法比非相干积累算法获得的检测信噪比高约3.2 dB.