基于MUSIC及其改进算法的DOA估计研究

在DOA估计算法中,MUSIC算法因具有估计精度高等优点被广泛应用.但是,该算法在低信噪比、小快拍数和相干信号环境中估计性能较差.为解决该问题,提出一种基于子空间投影的改进型MUSIC算法,并将改进后的算法与空间平滑算法结合,可以用于相干信号的空间谱估计.仿真结果显示,改进后的算法可以在低信噪比、小快拍数条件下更好地估...     

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.     

用于DOA估计的MUSIC算法仿真及分析

MUSIC算法是一种有效的DOA（Direction of arrival）估计方法。本文对经典的MUSIC算法原理进行了分析,并利用matlab仿真软件对算法进行了演示,通过改变系统的参数来分析影响MUSIC算法性能的因素。     

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。     

基于解相干的改进MUSIC算法DOA估计

MUSIC算法是一种子空间分解算法。在非相干的情况下,经典MUSIC算法能准确进行波达方向（DOA）估计,但当信号源在相干的情况下时算法失效。在对经典MUSIC算法进行理论分析研究的基础上,对其阵元接收数据阵做相应变换,得到共轭重构后的协方差矩阵,通过特征值分解再进行DOA估计。就经典的MUSIC和改进算法的DOA估计性能进行了仿真分析。结果表明,改进后的算法在信号源相干的情况下也能精确地估计信号的波达方向。     

针对相干信号DOA估计的改进MUSIC算法

针对相干信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计,提出了一种改进的多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)算法。首先,利用信号协方差矩阵的两个最大特征值所对应的特征向量,构造出两个Toeplitz矩阵;然后,利用前后向空间平滑思想得到这两个矩阵的无偏估计并求和;最后,利用MUSIC算法从中估计出相干信号DOA。和已有方法相比,该方法无需损失阵列孔径且具有更优的DOA估计性能。     

基于MUSIC算法的球面共形阵DOA估计

由于球面共形天线阵所具有的特殊性质,使得其利用经典MUSIC算法进行DOA估计时,导向矢量与噪声子空间不正交,算法性能受到较大影响。在考虑各阵元接收某信号强度不一致的同时,根据子阵内阵元相似度高这一特点,对基于子阵分割的有向阵元MUSIC算法在球面共形阵上进行了DOA估计仿真实验,结果表明:该方法应用于球面共形阵,可以快速准确地估计出多个信号的DOA。     

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。     

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.     

MUSIC算法在柱面共形天线阵DOA估计中的应用研究

由于柱面共形天线阵所具有的特殊性质,使得其在利用经典MUSIC算法进行DOA估计时,性能会受到较大影响.通过将柱面共形阵划分为多个子阵的方法,可以有效地解决此类问题.仿真结果表明,该方法能应用于柱面共形阵的DOA估计,并容易推广到任意曲面共形阵.     

一种基于非一致响应圆阵的DOA估计改进算法

由于传统波达方向(DOA)估计算法对接收天线阵列的阵元一致性要求高,即幅度和相位响应要求一致,在工程应用中受到较大限制。针对该问题,结合均匀圆阵的特点,通过引入阵元幅度和相位不一致因子对传统MUSIC算法的模型加以改进,提出了一种改进的MUSIC算法。该算法降低了阵元的一致性要求,可通过迭代求解的方法来完成对多个信源来波方向进行估计。仿真和分析结果表明,提出的算法可有效地进行多个目标的DOA估计。     

基于两次傅里叶变换的时域MUSIC波达方向估计

针对基于频域多重信号分类（MUSIC）的波达方向（DOA）估计方法在有效快拍数较少情况下的不稳定问题,提出了一种基于两次傅里叶变换的时域MUSIC波达方向估计方法。首先,通过傅里叶变换将各阵元接收数据转换为频域数据,并按扫描角度对各阵元数据进行相位补偿;然后,再通过傅里叶变换将补偿后的频域共轭数据转换为时域复解析数据,在时域构建相移后的协方差矩阵;最后利用特征分解求取具有正交特性的噪声子空间,获得扫描方位空间谱,实现对波达方向估计。数值仿真及实测数据处理结果均表明,相比频域MUSIC方法,在一次有效快拍条件下,所提方法可稳定获得具有正交特性的噪声子空间,实现对波达方向估计;稳定性得到了5 dB的改善,背景噪声级和旁瓣级得到了3 dB以上的改善,因此该方法可明显提高目标检测和方位估计性能。     

一种解耦合二维MUSIC算法研究

针对目前多信号环境中信号的测频测向问题,利用非均匀时延,解开频率和信号到达角之间存在的耦合,在此基础上实现了解耦合的二维MUSIC算法。可同时测量信号频率和到达角,计算量小,并保持了MUSIC算法测量精度高的特点。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于改进多信号分类算法的波达方向估计

针对传统波达方向估计算法在低信噪比条件下性能表现不佳的问题,本文提出了一种基于改进多信号分类的波达方向估计算法。本文首先对多信号分类算法的不足进行分析,并采用时间平滑技术构建相关矩阵,然后采用相关矩阵建立空间谱函数达到波达方向估计,最后采用仿真实验对算法的性能进行测试。结果表明,本文算法可以快速准确的估计出多个信号的波达方向,降低了波达方向估计误差,而且性能远远优于其它改进多信号分类算法。     

A modified high-order cumulant music algorithm for signal DOA estimation

This paper gives a MUSIC signal DOA estimation algorithm based on the modified high-order cumulant matrix which is constructed by the recieved data and their conjugate rearrangements. When the snapshot number is limited, this algorithm can improve the signal DOA estimation performances obviously, and its computational complexity scarcely increases. Finally, some simulation results to verify the theoretical analyses are presented.     

平面极化天线阵列的DOA及极化参数降维估计方法

基于极化阵列的长矢量数据模型,提出了一种适用于平面极化天线阵列的DOA和极化参数联合估计的方法。通过利用谱函数的偏导数条件进行降维优化,从而大大降低在搜索过程中的运算量,同时保证了分辨能力与估计精度。通过仿真实验可以看出,所提算法相比于目前较有效的基于四元数的Q-MUSIC算法有着更好的分辨力与较小的均方误差,且减少了运算量。     

CDMA系统基于四阶累积量的DOA估计

提出一种在 CDMA 系统中使用四阶累积量解相干 DOA 估计的算法。该算法不仅能消除多径干扰,且与二阶 MUSIC 算法相比能更有效抑制空间色噪声,提高估计精度,且算法计算量不大,可以实时处理和实现。通过计算机仿真,证明在低信道比色噪声环境下,该方法是有效的。