未知信源数目的MUSIC算法研究

针对MUSIC算法需要预先确定信号源数目的应用前提，分析了信源数目过估计与欠估计情况下的MUSIC算法性能，提出一种改进算法，仿真结果证明在信源数目有误差的情况下该算法的性能良好。     

一种改进的基于奇异值分解的信源数目估计算法

信源数目估计问题在盲源分离中具有重要的意义。研究了传感器数目大于信源数目时的源数估计问题。首先分析了用奇异值分解法进行信源数目估计的优势与不足,然后提出了一种改进的基于奇异值分解的信源数目估计算法。该算法首先对含噪混合信号进行奇异值分解,然后检测信号分量与噪声分量之间的转折点,将信号分量与噪声分量区分开来,从而得到信号源的数目。实验仿真表明,该算法在低信噪比以及采样点数较少时仍然具有好的性能。     

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。     

一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信源DOA估计算法

提出一种基于Toeplitz矩阵重构的相干信号源DOA估计算法。首先对各个阵元的接收数据与参考阵元（第一个阵元）的接收数据的相关函数进行排列,形成Hermitian Toeplitz矩阵,然后通过奇异值分解可以得到信号子空间和噪声子空间,从而实现相干信源的DOA估计。该算法在不减少阵列有效孔径的情况下,增加了可估计相干信号源数目,并在低信噪比条件下能够得到较好的估计性能,计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

欠估计下相干信号的改进MMUSIC算法分析

首先阐述了阵列信号处理中广泛采用的MMUSIC算法的基本原理,然后分析了信源数目欠估计情况下的MMUSIC算法性能。为了解决信源数目欠估计下出现的谱峰消失的问题,讨论了一种改进的MMUSIC算法,并将改进的算法成功运用于相干信号,计算机仿真结果证明该改进算法是有效的。     

基于盖尔圆准则的信源个数估计算法比较

经典MUSIC算法的性能直接依赖于信号源数目的估计,过估计和欠估计对MUSIC算法的DOA估计都有影响,尤其欠估计影响更大。因此,信源数估计是阵列信号处理中的一个重要研究课题,也是雷达、通信等领域的基本任务之一。基于所设计的均匀圆阵列,对GDE、NMGDE、SGDE和SGDE-D等信源数估计方法在不同的调整因子情况下进行了性能比较。仿真结果表明,SGDE-D法相对其他算法对调整因子的适应性较好,并且具有良好的检测性能。     

基于特征分解MUSIC算法的DOA估计

对于非相干信号源,基于特征分解的多重信号分类算法是一种具有高分辨率的波达方向估计算法,通过计算机仿真比较了它与Bartlett和Capon算法的性能,并分析了信号源数目估计值大于或小于真实值时接收信号入射角的估计结果.研究了一种新的自适应加权空间平滑算法,提高了MUSIC算法对于相干信源DOA估计的性能.仿真结果表明该算法可以有效地去除期望信号与干扰信号之间的相关性,在相干干扰方向上形成深的零陷,在平滑次数相同的情况下新算法比常规空间平滑算法得到更高的输出信干噪比.     

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。     

色噪声下估计信源数的方法及性能分析

分析了雷达谱估计信号源数的方法.在高频地波雷达中,当各阵元噪声功率非平稳时,提出了一种基于盖氏圆半径和Kullback对称散度的信号源数目估计方法.通过实验证明,该方法能够有效解决在小快拍数、阵元噪声功率不相等情况下信号源数目估计的问题,实现色噪声环境下信源数的估计.     

用改进的盖氏圆半径法进行信源数目估计

确定空间窄带信号源个数在高分辨率测向中起着至关重要的作用。对信源数目估计而言,需要具体知道特征值的数值,只需根据它的分布便可以估计出特征值的位置。将盖氏圆盘定理应用于阵列天线超分辨测向算法中,通过对协方差矩阵进行变换,将噪声圆盘和信号圆盘分开,并对传统的盖氏圆盘估计进行了改进。同时在均匀圆阵条件下,进行了计算机仿真,并对仿真结果进行了分析,结果表明此方法能准确估计出被测信源个数。     

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.     

MUSIC及其改进算法的研究与实现

研究了用于阵列信号处理领域的重要分支,即信号到达角估计的几种MUSIC算法。阐述了经典MUSIC算法、前后向空间平滑MUSIC算法、改进MUSIC算法的原理。采用Matlab进行的仿真表明,经典MUSIC算法对于非相干信源的到达角估计具有良好的性能,但不能用于相干信源的到达角估计;前后向空间平滑MUSIC算法使可估计信源数减小、计算复杂度较高;改进MUSIC算法性能最好,不影响非相关信源的估计,也无明显计算量增加。几种算法在到达角估计中有各自的优缺点。     

欠估计下相干信号的修正MUSIC算法

针对基本MUSIC算法是在信源正确估计的条件下才能应用的情况,论述了一种在欠估计的情形下改进的MUSIC算法,并将此改进算法成功地用于相干信号中,扩展了改进算法的适用范围。仿真结果证明了这种扩展的有效性。     

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。     

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。     

基于空间外差的钾盐光谱探测与提取研究

含钾消焰剂的使用,大大降低了火箭尾焰的二次燃烧及辐射量,提高了对其探测与追踪的难度。基于空间外差光谱技术微弱光谱信号精细探测的优势特性,采用自行设计的近红外波段仪器,以室外天空为背景,用酒精喷灯火焰模拟火箭尾焰,实验研究了其中钾盐信号的探测,并以现代谱估计方法中的自回归AR算法和MUSIC算法对测量信号进行提取研究。结果表明,两种算法均能实现对钾特征信号的提取及对噪声的抑制,使特征信号的峰宽变得更窄,其中AR算法对钾766.49 nm特征峰的半峰宽减小率为21%,噪声减小率为42%;MUSIC算法对钾特征峰的半峰宽减小率为50%,噪声减小率为47%,两相比较可见MUSIC算法的效果更好,说明将空间外差技术应用于火箭等喷射式飞行器的识别具有可行性。     

共形阵列天线振动条件下稳健的DOA估计及位置误差校正

共形阵列天线比传统的线阵和面阵具有更优良的空气动力学性能、更宽的波束扫描范围、更小的雷达散射截面积和更大的阵列天线孔径等优势。然而共形天线载体受到飞行惯性和空气动力负载的相互作用很容易发生共形表面的变形和单元位置的扰动。更为重要的是平台的机械振动通常还会导致单元位置扰动的时变性,严重影响了共形天线的分辨测向性能。因而针对此类载体共形天线设计稳健的DOA估计算法和位置误差校正算法十分必要和有意义。本文提出了一种共形天线振动条件下的稳健DOA估计和位置误差校正算法。在给出共形线阵振动的数学模型基础上,得到修正的时变阵列导向矢量。采用时变的阵列导向矢量在一个振动周期内计算MUSIC谱,搜索空时二维的MUSIC谱的谱峰,得到本次采样快拍数据时阵列振动位于振动周期中的时刻和信源方位的联合估计。根据阵列振动的数学模型就可以进一步预测下一次采样快拍数据时刻阵列各阵元的位置误差,从而实现振动条件下的阵元位置误差校正和稳健的DOA估计。计算机仿真结果表明了提出算法的有效性。      

空间谱估计相干信号源的处理

相干信号源的存在使得很多经典的高分辨算法受影响甚至失效。基于对去相干处理的方法的研究,发现两种算法具有较好的去相关效果——修正的MUSIC算法即MMUSIC和加权前后向空间平滑算法。这两种方法的本质都属于算法MUSIC的改良,它们之间有一定的联系。通过计算机仿真对它们进行比较,发现前者具有更好的去相关性能,而且对阵列没有孔径损失。