两信号源的相关性对MUSIC算法分辨性能的影响

 平均信噪比分辨门限是特征结构算法分辨性能的一种度量,本文给出了含有两信号源相关性的MUSIC算法的平均信噪比分辨门限表达式.模拟结果表明,当两信号源正相关时,MUSIC算法分辨性能会下降;当负相关时,在一定条件下,MUSIC算法分辨性能会提高.本文也讨论了当两信号源的功率差异、方向夹角、阵元数和采样的快拍数变化时,相关性对算法分辨性能的影响的变化规律.     

信号源功率不一致对MUSIC算法分辨性能的影响

该文首先定义了用以度量MUSIC算法分辨性能的平均信噪比分辨门限,并给出它的表达式。然后通过数据模拟得知,功率不一致会降低MUSIC算法的分辨能力;在一定条件下,功率不一致对MUSIC算法分辨性能的相对影响与其他参量无关。该文还讨论了功率不一致对阵元数、快拍数和两信号源方位参数绝对差的影响。     

基于均匀圆阵的求根MUSIC算法测向研究

本文介绍了在均匀圆型阵列情况下,利用模式空间激励技术,将均匀圆阵的阵列流行变换成虚拟线阵的阵列流行。然后介绍了传统的MUSIC算法和求根MUSIC算法的特点,并对这两种算法进行仿真及对仿真结果进行性能分析。通过仿真可以得出求根MUSIC算法比传统MUSIC算法运算量小。     

最大熵线性预测超分辨算法的误差灵敏度分析

本文分析了Burg提出的最大熵线性预测超分辨算法对阵列幅度和相位误差的灵敏度。给出了具有两个目标、不同阵元数和不同间距等情况下的数值计算结果。结果表明最大熵算法较最大似然估计(MLM)算法和MUSIC算法对幅相误差的影响更加敏感。文中还给出了最大熵算法和MUSIC算法分辨目标的实验结果。     

空间平滑MUSIC算法的相干信源DOA

DOA估计是阵列信号处理一个重要领域,其中MUSIC算法是经典的针对非相干信源的超分辨算法,但其针对完全相干的两个信源时,则完全失去分辨能力.因此进一步研究了空间平滑MUSIC相干源的超分辨算法,并在八元线阵,固定快拍的条件下,对各种算法进行仿真对比.     

基于小波分析与MUSIC法的联合算法对信号DOA的估计

文中在对传统MUSIC法的分析的基础上,引入小波多分辨分析的方法,提出了一种新的算法.该算法可以解决在低SNR环境,且阵元数目有限的情况下,对于传统的MUSIC法不能够准确分辨出DOA的问题.同时,该算法同样可以解决在SNR较高,但信号DOA相隔很近,传统的MUSIC法也不足以分辨开来的问题.加入小波多分辨去噪后,则在相同条件下可以有效将DOA分辨出来,理论分析和仿真结果表明,该算法能在不增加阵元数的情况下,有效提高信号的SNR,从而提高了阵列天线的性能.     

相干信源的DOA空间谱估计研究

MUSIC算法是经典的DOA估计算法,且只是一种解决非相干信源测向的超分辨算法,当两个信源完全相干时,MUSIC算法几乎失去分辨能力。因此,本文针对相干信源,研究了几种超分辨算法,进一步给出了仿真分析,最后对各种算法进行仿真对比。     

基于假设检验的雷达近邻目标距离统计分辨限——幅度随机分布

基于假设检验的统计分辨研究能够衡量统计意义下的分辨能力，还能够突破瑞利限的限制。当前研究均假定两目标的回波幅度为确定情况，实际中雷达观察的快起伏目标回波服从随机分布。基于随机分布假设，本文推导了两近邻点目标的距离统计分辨性能。研究表明，两种假设下的检验统计量均服从加权卡方分布，统计分辨概率和波形、幅度相关系数、回波信噪比等多种因素有关。仿真验证了理论推导的正确性，并且与应用于时延分辨的MUSIC算法相比，该方法具有更好的距离超分辨性能。      

基于均匀圆阵的循环平稳信号源方位估计

传统的测向算法只利用了信号的空间特性而没有利用其时间特性，而Gardner等人对循环平稳特性用于阵列测向的研究仅限于均匀线阵。文中提出一种利用均匀圆阵列估计循环平稳信号到达角的方法——Cyclic-RMUSIC算法，并与传统MUSIC算法进行了比较。仿真结果表明：该算法具有信号选择能力及抑制干扰、噪声的能力。此外，由于该算法利用了Root—MUSIC技术，在提高分辨性能的同时，极大地提高了计算效率。     

DOA估计的几种特征结构算法的性能比较

Pisarenko算法、多信号分类（MUSIC）算法、最小模算法和ORPD算法是来波到达方向（DOA）估计中常用的四种特征结构算法。在不同的信噪比及阵元数目条件下,对这几种算法的分辨性能作了比较。仿真结果表明：MUSIC算法是最稳定的一种算法;在预知大致方位的前提下。ORPD算法分辨性能最好;对于提高各种算法的分辨能力,改善信噪比相对增加阵元数目更有效。     

共形阵列天线MUSIC算法性能分析

该文在建立了三维共形天线阵列流形的数学模型基础上,将经典高分辨波达方向(DOA)估计方法多重信号分类(MUSIC)算法移植到共形阵列天线中;详细分析推导了MUSIC算法在共形阵列天线 (锥面阵列、柱面阵列、球面阵列)中的估计方差、克拉美-罗界(CRB);通过计算机仿真试验对比MUSIC算法在面阵(均匀线阵、均匀圆阵)与共形阵列中的性能函数以及估计方差,给出了MUSIC 算法在不同阵列形式中DOA估计性能的评估与比较,仿真结果显示MUSIC算法在不同阵列形式中的估计性能均随阵元个数以及信噪比的增加而变好,验证了理论分析的正确性。     

SWEDE算法提高模式空间内DOA估计抗噪声能力

均匀测向圆阵相干信号DOA估计在模式空间内将阵列流形化为线性结构后 ,一般情况下都是先进行空间平滑去相干处理后再运用MUSIC算法进行DOA估计 ,文中运用SWEDE算法代替MUSIC算法进行了模式空间内的DOA估计 ,仿真结果证明SWEDE算法更好地适应了均匀圆阵模式空间内DOA估计数据矩阵的特点 ,使系统抗噪声能力、测向精度、分辨率均得到较大提高     

Improved resolution capability via virtual expansion of array

A new method for improving the resolution capability of a sensor array is presented. The basic idea of the proposed approach is to increase the effective aperture size by virtually expanding the sensor spacing of the original antenna array and then to construct the steering matrix of the virtual array using the proper transformation matrix. Superior resolution capabilities achieved with this method in comparison with the standard MUSIC algorithm are shown by simulation results for narrowband incoherent signals incident on a uniform circular array     

基于均匀圆阵的二维ESPRIT算法研究

在深入研究均匀圆阵扩展阵列流形的基础上，针对某些均匀圆阵的扩展阵列中含有旋转不变性的子阵列组以及中心对称性质，提出了2种基于均匀圆阵的二维ESPRIT算法，第一种算法减少了一次奇异值分解，第二种算法避免了参数配对。仿真结果验证了算法的正确性和有效性，并且在高斯色噪声条件下，其测向性能均优于MUSIC算法和最大似然算法。     

两均匀阵型在互耦影响下MUSIC算法的性能分析

阵列互耦会影响MUSIC算法的测向性能,为此通过利用均匀线阵和均匀圆阵互耦矩阵的特殊结构,给出了两种均匀阵型在互耦影响下的MUSIC算法方位估计均方误差的表达式。虽然文中给出的两种一阶分析方法的思想分别来源于文献[4]和[5],但是这里考虑到了两种均匀阵型互耦矩阵的特殊性质,并从不同的角度分析了互耦扰动对两种均匀阵型的影响。此外,文中的结论还表明,在该文阵列误差模型的条件下,两种一阶分析方法可以得到相同的均方误差的表达式。最后,仿真实验验证了测量值与理论值具有较好的一致性。     

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.     

Statistical Performance of MUSIC-Like Algorithms in Resolving Noncircular Sources

This paper addresses the resolution of the conventional and noncircular MUSIC algorithms for arbitrary circular and noncircular second-order distributions of two uncorrelated closely spaced transmitters observed by an arbitrary array. An explicit closed-form expression of the mean null spectrum of the conventional and noncircular MUSIC algorithms is derived using an analysis based on perturbations of the noise projector instead of those of the eigenvectors. Based on these results, theoretical and approximate interpretable closed-form expressions of the threshold array signal-to-noise ratios (ASNR) at which these two algorithms are able to resolve two closely spaced transmitters along the Cox and the Sharman and Durrani criteria are given. It is proved that the threshold ASNRs given by the conventional MUSIC algorithm do not depend on the distribution of the sources including their noncircularity, in contrast to the noncircular MUSIC algorithm for which they are very sensitive to the noncircularity phase separation of the sources. This threshold ASNR given by the noncircular MUSIC algorithm is proven to be comfortably lower than that given by the conventional MUSIC algorithm except for weak phase separations of the sources for which the resolving powers of these two algorithms are very close. Finally, these results are analyzed through several illustrations and Monte Carlo simulations.      

基于阿基米德天线的两种圆阵的比较

研究了基于阿基米德螺旋天线的有向阵元构成的两种圆形阵列（8单元圆阵和1＋7型圆阵）的性能比较。首先介绍了N元圆形阵列的方向图特性并推导了方向图函数,在此基础上分析了基于有向阵元的阵列方向图特性;接着讨论了阿基米德螺旋天线在不同频率下的方向性,给出了单个阵元的方向图的仿真结果;最后给出了有向阵元构成的两种圆阵的方向图以及MUSIC算法测向的仿真结果,对比分析了两种圆阵的性能,发现1＋7型圆阵要优于8单元圆阵。     

基于对数螺旋阵的波达方向估计

系统渡达方向(DOA)的估计能力受天线阵的几何结构影响很大.提出了一种新的二维天线阵列流形--对数螺旋阵,该阵列流形具有天线单元数少、天线孔径大、分辨力高的特点.通过粒子群优化方法(PSO)确定了无栅瓣的阵结构参数,计算了此阵的天线方向图并与矩形阵、圆环阵做了比较,利用MUSIC方法进行了二维空间谱估计,仿真结果表明:利用该对数螺旋多天线阵可以实现高分辨二维DOA估计.