四种DOA估计算法的性能比较

文章研究经典MUSIC算法、求根MUSIC算法、基于解相干的双向空间平滑MUSIC算法和Toeplitz MUSIC算法的DOA估计性能.并且通过实验Matlab仿真,分析比较四种算法的性能.     

修正MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能

本文介绍了用修正ＭＵＳＩＣ算法提高相关信号源ＤＯＡ估计性能的方法。理论分析表明,采用该方法后,可将相关信号源的相关系数平均降低为原来的６３％,因而可改善ＭＵＳＩＣ算法对相关信号源的ＤＯＡ估计性能。且该方法不影响对非相关信号源ＤＯＡ的估计,计算量也无明显增加。计算机仿真实验结果验证了上述理论分析的正确性。     

一种改进MUSIC算法的FPGA实现

MUSIC[1]算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是由于需要对采样协方差矩阵进行特征分解,运算量巨大,难以利用FPGA实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,发现可以利用局部协方差矩阵构造信号子空间,进一步得到噪声子空间进行谱峰搜索,从而大大降低了算法的复杂度,计算机仿真验证了该算法的有效性。利用FPGA对该算法进行了硬件实现,测试的估计精度和实时性良好,对工程应用具有重要的指导意义。     

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.     

一种利用信号特点的实值MUSIC算法

提出了一种实值MUSIC算法来估计波达方向(DOA).利用BPSK和MASK调制信号为实信号的特点,将阵列上的接收数据用欧拉公式转换为正弦和余弦数据,再将它们进行拼接,增加了数据维数,这相当于将可利用的阵元个数加倍,在此基础上使用实值数据进行MUSIC类波达方向估计.该算法具有精度高、分辨力高和处理信号个数多等优点.仿真实验验证了算法的有效性.     

基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法

针对非圆信号的波达方向(DOA)估计问题,提出一种基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC算法(VIA-NC-MUSIC算法)。利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实协方差矩阵变换为虚拟协方差矩阵,再对虚拟协方差矩阵进行奇异值分解(SVD),利用信号子空间与噪声子空间的正交性,得出算法的空间谱函数。仿真实验表明:存在阵元位置误差的情况下,新算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换(VIA),取得与阵元位置校准的非圆信号MUSIC算法(NC-MUSIC算法)相当的估计性能,保持了高估计精度、阵列扩展能力等优点。     

一种DOA估计的快速子空间算法

MUSIC算法是一种属于特征结构的子空间超分辨方法，该算法性能优良，但需要估计协方差矩阵并对其进行特征分解，运算量大，很费计算时间。本文对波这方向估计问题进行了研究并提出了一种采取降维处理的快速子空间算法，该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵快速得到信号子空问，无需特征分解，且无需估计整个协方差矩阵，只需估计该子矩阵，故快速算法运算复杂度远低于MUSlC算法，而性能损失并不太大。理论分析和计算机仿真结果表明此方法是有效的。     

基于广义MUSIC 算法的低仰角估计新方法

由于多径信号的存在,米波雷达对低仰角目标的估计性能受到严重影响。针对这一问题,该文首先介绍了广义MUSIC 算法及两种改进算法,理论分析表明这些算法有效性的实质是对基本谱峰搜索方式进行加权,抑制了小角度产生的大谱值。在此基础上,该文提出了基于广义MUSIC 算法的低仰角估计方法模型,并给出一种新的低仰角估计方法。该方法利用了更加合理的权值,与已有方法相比,估计的成功概率更高,性能更优。仿真试验验证了该方法及模型的有效性和正确性。      

基于提升小波算子的MUSIC法的DOA估计

在低信噪比且不增加接收阵元数目的条件下,提出利用提升小波算子对接收 信号进行预处理,然后用MUSIC法进行谱估计。仿真试验表明该算法有效提高了DOA估计的 分辨率和精度,与传统的基于一代小波域的DOA估计的算法对比,该算法具有复杂度低、收 敛快且精度高的性能,为实时信号的处理提供了支持,在科研和工程实践领域具有一定的 理论价值和应用价值。     

基于数据共轭重排的修正ESPRIT信号DOA估计算法

本文介绍了将接收数据共轭重排的再利用,构造相关矩阵的修正ESPRIT算法.理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT算法相比,在快拍次数有限时,可明显改善信号DOA估计的性能,且其计算量二者基本相当.     

基于虚拟扩展的超分辨改进MUSIC算法及伪峰抑制

提出一种改进的信号波达方向(DOA)估计的超分辨解决方案,该方法将实际的传感器阵列扩展成多个具有不同的阵列孔径的虚拟阵列,以提高DOA估计的分辨率,然后对这些虚拟阵列得到的空间谱取平均,以抑制阵列孔径扩展导致的虚假谱峰。仿真实验证明了该方法的有效性,并且显示该方法在非相干信号条件下相对于标准MUSIC算法具有更高的近目标分辨率。     

基于相干对消的噪声子空间自适应估计

MUSIC算法的运算量主要集中在特征值分解和空间谱的搜索两部分,为避免进行特征 值分解,将相干信号自适应对消的思想用于噪声子空间的估计。由于阵元输出信号完全相干 ,视一个阵元输出为参考信号,其它阵元输出能够完全对其进行对消,得到的系数矩阵作为 噪声子空间的估计。基于LMS算法,给出了算法的矩阵形式,得到的噪声子空间估计算法的 运算量大大降低,且以迭代的方式进行,适合应用于运动信号源的跟踪,在阵元数较大时能 很好地逼近MUSIC算法性能。为减少空间谱搜索过程的计算量,对搜索过程先用系数矩阵的 一列进行搜索,然后采用其它列对搜索峰值进行验证。仿真结果显示算法具有很好的空间谱 估计性能和DOA跟踪性能。     

基于改进的循环互相关MUSIC算法的波达方向估计

给出了基于循环互相关运算的信号模型，根据该信号模型，运用改进的循环互相MUSIC算法得到了对具有循环平稳特性的空间源信号波达方向进行估计的有效方法——ICCC-MUSIC算法；定性的分析和仿真实验均表明该方法具有较好的抑制噪声和选择信号的能力，为利用天线阵列提取具有循环平稳特性的源信号提供了较好的实现方法。     

基于降维处理的MUSIC二维DOA估计算法

针对 MUSIC(多重信号分类法)估计方法实现二维 DOA(波达方向)估计的计算量大且遍历搜索耗时的问题,给出了一种基于降维处理的 MUSIC 算法。该算法无需进行二维谱峰值搜索。该算法利用二次优化方法将二维 DOA 估计分解为一维 DOA 估计,先通过一维 MUSIC 估计获得信号与 x 轴夹角,再利用最小二乘算法估计获得信号与 y 轴夹角。最后利用角度关系式得到信号的二维 DOA 估计值。该算法的复杂和搜索范围都大大降低,仿真表明,该算法具有较好的角度估计效果。     

基于数据共轭重排的修正二维MUSIC算法分析

在阐述二维MUSIC算法基本原理的基础上,通过将接收数据共轭重排的再利用、构造相关矩阵,提出一种基于正交阵列的修正二维MUSIC算法。在快拍次数有限时,此算法可以明显改善信号的波达方向估计性能,特别是相干信号波达方向(DOA)的估计性能,计算机仿真结果证明了该改进算法的有效性和可行性。     

基于MUSIC算法的相干信号DOA估计改进及应用

空间信号的到达方向(Direction of Arrival,DOA)估计近些年来越来越多地得到大量的关注和研究.在实际工程中进行信源信号DOA估计时,由于空间环境的复杂多变,雷达阵列接收的信号包含大量的相干信号.在空间谱估计中,经常会因相干信源信号的存在导致目标定位不精确或无法定位的问题.在面对相干信号时,MUSIC算法等子空间类算法已经无法满足空间谱估计的性能.因此,本文提出了一种改进的MUSIC算法能够较好的解决该问题.     

基于加权子空间投影的改进空间平滑DOA估计算法

为了更准确地估计相干信源波达方向（DOA）,提出了一种基于加权子空间投影算法的改进空间平滑估计方法。通过对阵列协方差矩阵的自相关子矩阵以及关于主对角线对称位置互相关子矩阵分别进行互相关处理,得到一种新的空间平滑矩阵,以进行解相干预处理。为了改善估计性能,构造一种对子空间进行加权投影的算法,进行DOA估计。仿真实验结果表明,该改进算法尤其是在低信噪比、小快拍数及相干信源间隔很近时能更加有效地进行DOA估计,提升了分辨性能。     

几种阵列形式的测向精度分析

应用空间谱估计MUSIC算法，在平面阵列二维超分辨测向的数学模型基础上，针对不同阵列形式阵列流形变化对二维测向性能的影响问题，分别以等间距和不等间距十字阵、L阵列以及圆形阵列为模型进行计算机仿真试验，并对这几种阵列形式进行测向精度分析。结果表明，不等间距阵列相对等间距阵列有更高的测向精度，同时也有更佳的实际应用价值。     

基于子空间投影角度配对的L型阵列二维DOA估计算法

针对传统二维MUSIC角度估计计算量巨大的缺点,及Root-MUSIC算法可减少计算量却无法完成角度配对的问题,提出了一种基于子空间投影角度配对的L型阵列二维DOA估计算法.该方法利用Root-MUSIC算法估计L型阵列的角度参数,并利用子空间投影完成方位角和俯仰角的角度匹配,从而得到正确的二维DOA结果.计算机仿真验证了该方法的有效性.     

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。