信源数目过估计和欠估计下MUSIC算法分析

分析了信源数目过估计与欠估计情况下的MUSIC算法性能，仿真实验发现信源数目过估计下MUSIC谱出现伪峰，并且随着过估计程度的加重伪峰的数目增多，DOA估计的均方根误差增大；而欠估计情况下某些谱峰消失，并且随着欠估计程度的加重谱峰数减少，均方根误差增大。提出一种改进算法，在信源数目有误差的情况下，该算法的性能好于MUSIC算法的性能。     

多测量向量模型下的修正MUSIC算法

压缩感知多测量向量(MMV)模型用于解决具有相同稀疏结构的多快拍问题,在传统阵列信号处理应用中多重信号分类(MUSIC)方法是一种常见的方法,但当快拍数不足(低于稀疏度)时其性能将急剧恶化。Kim等人(2012)推导出一种修正的MUSIC谱,并将压缩重构方法和MUSIC算法结合提出压缩感知MUSIC算法(CS-MUSIC),能够有效克服快拍数不足的问题。该文将Kim等人的结论扩展到一般情形,并基于传统的MUSIC谱和CS-MUSIC谱提出一种修正的MUSIC算法(MMUSIC)。仿真结果表明所提算法能够有效克服快拍数不足的问题,并且具有比CS-MUSIC算法和压缩感知贪婪算法更高的重构概率。     

基于逼近噪声子空间的求根时延估计算法

多重信号分类(MUSIC)时延估计算法需要多径数估计,且其特征分解和谱峰搜索的计算复杂度较高。针对此问题,给出了一种基于逼近噪声子空间的求根时延估计算法。该算法利用协方差矩阵逆的高次幂逼近噪声子空间与其自身共轭转置的积,并构造多项式等式,以多项式求根的方式避免谱峰搜索,从而降低了计算复杂度。仿真结果表明,在无需多径数估计和复杂度低于MUSIC算法的条件下,所提算法的性能与MUSIC算法的性能相当,并且逼近克拉美罗界。     

基于MUSIC及其改进算法的空间信号到达方向估计方法研究

本文首先介绍了多重信号分类(MUSIC)算法的原理和步骤,给出了不同快拍数和不同信噪比条件下基于MUSIC算法的空间信号到达方向(DOA)估计的仿真和分析,提出了DOA估计系统在工程设计中需要注意的问题和解决办法。随后,针对实际工程中复杂电磁环境下的信号源相干问题,研究了一种基于空间平滑的改进MUSIC算法的原理和步骤,并对传统MUSIC算法与改进MUSIC算法对相干信源的DOA估计性能进行了仿真对比和分析。仿真结果表明,与传统MUSIC算法相比,基于空间平滑改进的MUSIC算法能有效改善对相干信号源的测量性能,得到正确的DOA估计结果。     

圆阵二维MUSIC谱快速计算方法研究

针对二维波达方向估计时MUSIC谱的快速计算问题,研究了均匀圆阵变换到虚拟线阵的MUSIC算法(UCA-ULA-MUSIC)、流形分离MUSIC算法(MS-MUSIC)、傅立叶域线性求根MUSIC算法(FD-Line-Search-MUSIC)、基于FFT的 元均匀圆阵MUSIC算法( -UCA-FFT-MUSIC)与基于FFT的任意圆阵MUSIC算法(ACA-FFT-MUSIC)。对各种算法快速计算二维MUSIC谱的实现步骤进行了总结。在此基础上,给出了各算法计算二维MUSIC谱的计算复杂度表达式,并以传统方法为参考,对比了各种快速算法相对于传统方法的计算复杂度比值;同时,针对不同的阵列形式,对适用的快速算法的测向性能进行了仿真对比。根据分析和对比的结果,指出MS-MUSIC算法与ACA-FFT-MUSIC算法具有更高的工程应用价值,由具体的情况单独或分频段联合使用MS-MUSIC算法与ACA-FFT-MUSIC算法,可以使测向系统较好的兼顾测向性能与时效性。      

前/后向空间平滑算法与修正MUSIC算法对相关信源DOA估计性能的比较

前/后向空间平滑技术(Forward/Backward Spatial Smoothing Technique)与修正MUSIC算法(MMUSIC)是两种估计相关信号DOA(Direction of Arrival)的有效方法.文中分别分析了它们去相关的基本原理及各自优缺点.仿真了它们的分辨性能随信噪比以及相关系数增加的情况.     

一种用于二维MUSIC算法的谱峰识别方法研究

MUSIC测向技术是一种性能优异的测向方法,得到了广泛的应用.MUSIC算法中对谱峰的识别问题,一直是研究的热点.文中对MUSIC谱峰特征进行了分析,并提出了一种确定谱峰位置的方法,最后通过二维MUSIC算法的计算机仿真验证了方法的正确性.     

自适应通道均衡在MUSIC空间谱及分辨率中的应用

高分辨率参数估计算法MUSIC对系统误差比较敏感。文中分析了接收阵元间通道失配对MUSIC空间谱的影响。计算机仿真表明自适应通道均衡可以极大地提高MUSIC空间谱峰值及目标分辨力     

基于矢量传感器MIMO雷达的DOD DOA和极化联合估计算法

该文研究了一种基于多输入多输出(MIMO)电磁矢量传感器阵列雷达目标波离角(DOD),波达角(DOA)和极化联合估计问题。提出一种新型矢量阵MIMO雷达系统模型,发射阵列采用常规阵元,而接收阵列采用电磁矢量传感器。在此基础上,该文提出4维MUSIC, ESPRIT和迭代1维MUSIC 3种联合参数估计算法。其中迭代1维MUSIC算法首先利用矢量传感器的内在结构特点获得目标DOA预估计,随后采用MUSIC算法对DOD和DOA分别进行1维搜索获得目标角度的高精度估计,最后给出一种基于ESPRIT的目标极化估计算法。迭代1维MUSIC算法可用于不规则阵列,对接收阵列约束较少,无需2维搜索及多维搜索,还可以利用矢量阵特点扩展阵列孔径提高DOA估计精度。此外,论文还推导了DOD, DOA和极化联合估计的CRB。仿真实验表明,与前两种算法相比,迭代1维MUSIC算法具有与CRB更接近的估计精度。     

一种基于波束空间的单次快拍MUSIC算法

针对MUSIC算法在工程应用中存在的计算量大、快拍需求数多等问题,详细研究了一种单次快拍MUSIC算法。针对这种算法存在的分辨力差、估计偏差大等缺陷,提出了一种新的基于波束空间的单次快拍MUSIC算法,该方法首先利用单次快拍来估计阵列数据的协方差矩阵,再将常规波束形成方法和MUSIC超分辨方法相结合,实现对空间谱的估计。仿真结果表明,这种新方法提高了分辨力,降低了估计偏差,进一步减少了运算量。     

修正的MUSIC算法在相干信源DOA估计中的应用

引用了两种修正相关矩阵最大似然(ML)估计的方法对MUSIC算法进行优化,对相干信源的波达方向(DOA)进行估计。前向空间平滑算法要求阵列的平移不变性,将阵列划分为若干相互交叠的子阵;前向-后向空间平滑要求阵列的旋转不变性,应用了相关矩阵的倒置矩阵。两种方法均可以修正阵列接收信号的相关矩阵的最大似然估计,使之满足MUSIC算法的前提条件。计算机仿真证明两种算法改善了传统的MUSIC算法对相干信源进行DOA估计的性能,前向-后向空间平滑算法作出了比较准确地估计。     

一种不考虑信源数目的修正MUSIC算法

分析了信源数目估计误差下的MUSIC算法性能.为了解决信源数目过估计下出现虚假信号和欠估计下谱峰消失的问题,提出了一种改进算法.该算法通过对采样数据的共轭重排再利用,重新构造相关矩阵来改善测向性能.改进的算法不仅能成功运用于非相关信号源和相关信号源,还具有不用考虑信源数目的优点.计算机仿真结果证明了改进算法的正确性和有效性.     

利用有效相位模式计算任意阵列MUSIC谱的快速算法

针对任意阵列MUSIC谱的快速计算问题,提出了一种利用模式空间中有效相位模式(EPM)计算MUSIC谱的快速算法。利用空间谱计算时不同方向各阵元的空间相移因子构成一组新的方向向量,由于各方向向量与噪声子空间中特征向量的乘法计算具有循环卷积特性,从而可以利用DFT实现MUSIC谱函数的计算。新的方向向量可以等效为对相应的虚拟连续圆阵采样的结果,根据圆阵能激发的有效相位模式数远小于MUSIC谱的点数的事实,利用DFT计算MUSIC谱时只需要使用有效的相位模式参与计算,从而使计算量大幅度减小。根据方向向量的过采样特性,通过对方向向量进行抽取,利用抽取后的序列计算有效相位模式,进一步较小了计算量。通过仿真实验验证了提出算法的有效性。      

浅水多途环境下地震波传感器二维DOA估计

利用单个三轴地震波传感器可对水中目标进行被动探测和定位,为了提高地震波传感器的目标分辨能力,将MUSIC算法用于单地震波传感器的方位估计中。针对传统MUSIC方法在相干信号源条件中性能下降的问题,提出斜投影极化分离方法对水中多径传播信号进行分离,在不同的极化状态空间对目标的空间谱进行估计实现水中目标的高分辨方位估计。仿真结果表明,该方法依靠单个地震波传感器便可实现浅水多途环境下的高分辨方位估计。湖试数据的处理结果验证了该方法的有效性。     

基于MUSIC算法的相位干涉仪测向

提出了将相位干涉仪与MUSIC相结合的算法,先利用相位干涉仪算法对目标进行定位,然后在一定的范围内利用MUSIC算法进行谱峰搜索,这样既提高了L阵相位干涉仪的测角精度同时又缩小了搜索时间,有效地提高了MUSIC算法的效率。同时通过对L阵相位干涉仪、相关干涉仪、MUSIC谱估计和文中提出的联合算法的测向精度和MATLAB虚拟环境中的耗时仿真,结论表明此方法可以有效地解决精度高和实时性好这一矛盾。     

利用局域子空间投影提高子空间类DOA 估计算法的谱分辨力

本文提出一种新的用于子空间类DOA估计算法的阵列协方差矩阵噪声子空间投影矢量的选取方法——局域子空间投影(LSP).该投影矢量选取方法有利于压低真实信源方位附近,非信源方位对应的谱曲线高度,从而提高子空间类高分辨DOA估计算法的分辨力.LSP算法的估计偏差和信噪比分辨门限明显低于MUSIC算法,而估计方差几乎与MUSIC相同.计算机仿真结果证明了文中对LSP算法性能理论分析的正确性和LSP算法的有效性.     

一种快速DOA估计算法

MUSIC算法需要将天线阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解,并在全空域进行谱峰搜索。该算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是运算量巨大,难以实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,提出了一种无需特征分解和在全空域进行谱峰搜索的快速算法,算法采取降维处理的方法快速估计信号子空间,然后根据基于阵列一次快拍的FFT算法粗略估计的局域信号空间进行谱峰搜索,从而有效降低了算法的计算量,理论分析和计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

空间谱估计测向系统设计

空间谱估计测向是一种以多元天线阵结合现代数字信号处理为基础的新型测向技术。针对空间谱估计中的典型算法——MUSIC算法,在研究超分辨测向系统的构成、工作原理和硬件实现方案的基础上．提出了一种实现MUSIC算法的并行处理方案。