基于DSP的快速MUSIC测角算法

基于阵列信号处理的MUSIC算法,由于其超高的角分辨率和角精度,受到广泛的关注。但是其高运算复杂度,较大地限制了算法的硬件实现。为此,基于MUSIC算法的基本原理,文中分析了该算法在DSP(TI1843)硬件系统实现中关键子步骤的运行时长。针对最为耗时和占用内存最大的空间谱构建和谱峰搜索子步骤,分别提出了便于工程实现的简化方法,并通过硬件平台移植验证了算法的可行性,对比发现该方法大大减少了运算时间和内存空间,具有较高实际应用价值。

一种改进的MUSIC算法在干扰源定位中的应用

在外场开展系统级电磁兼容性测试时,对于电磁发射类测试项目,为了将EUT信号与干扰信号区分开,需要对干扰源进行定位。利用基于阵列旋转的MUSIC算法(Multiple Signal Classification,多重信号分类)求解多信号的DOA(Direc-tion of Arrival,来波方向),能通过增加虚拟等效阵元的方式突破经典MUSIC算法信号数必须小于阵元数的限制,使MUSIC算法的应用范围扩大。

矢量阵MUSIC空间谱方位估计性能的实验研究

为了检验矢量阵MUSIC空间谱方位估计算法的性能,进行了三元矢量阵的外场试验,对比了MUSIC空间谱估计以及常规波束形成的性能。实验结果表明,相对于矢量阵常规波束形成技术,MUSIC空间谱对目标的方位估计性能得到很大提高。而且,当空间严重降采样时, MUSIC空间谱表现出较强的栅瓣抑制能力,能够在全空间范围内对目标无模糊定向。

矢量阵自初始化MUSIC算法的试验研究

利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰,实现目标的方位估计.该方法减少了运算量,同时提高了目标方位估计的精度.为了检验算法的性能,进行了外场试验.利用3个矢量水听器组成了三元矢量阵,对比了矢量阵自初始化MUSIC算法和MUSIC空间谱估计以及常规波束形成的性能.试验结果表明,矢量阵常规波束形成的目标方位估计精度较差,MUSIC空间谱的估计性能较好,而迭代搜索MUSIC谱峰方法的定向精度最高.当空间严重降采样时,常规波束图的栅瓣高度接近主瓣高度,MUSIC空间谱表现出较强的栅瓣抑制能力,而自初始化MUSIC算法不受空间降采样的影响,总能给出正确的目标方位估计值.

基于矢量阵的自初始化MUSIC方位估计算法

MUSIC空间谱估计突破了常规波束形成中的锐利限,能够对目标进行高精度方位估计.探讨了MUSIC算法在矢量阵上的应用,给出了矢量线阵MUSIC噪声子空间谱估计表达式,利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰实现目标的方位估计,用以提高目标方位估计的精度.对单目标和双目标方位估计进行了仿真研究,在文中的仿真条件下,当满足信噪比大于5 dB的条件时,可对目标方位进行较好估计.研究结果表明,通过单个矢量阵元阵簇得出的目标方位估计精度较差,而迭代搜索MUSIC谱峰方法提高了方位估计精度.

基于改进MUSIC算法的矢量水听器阵列波达方向估计

介绍了改进的MUSIC算法在矢量水听器阵波达方向估计中的应用,并描述了该算法的原理及应用过程.计算机仿真的结果表明,改进的MUSIC算法既能够有效地估计出独立信号源的DOA,也能有效地估计出相关信号源和相隔比较近的小角度差信号源的DOA,从而证明了这种改进MUSIC算法的合理性.

矢量水听器阵列MUSIC估计算法研究

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量.采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MU S IC算法对声源进行方位估计,对该算法进行了理论推导,并对数据协方差矩阵进行本征分解,获得了信号的空间谱估计.通过几个仿真对比试验,得出了该算法在多种条件下的高分辨方位估计性能.仿真结果表明,在SN R=10 dB条件下,相对于常规波束形成器输出,MU S IC空间谱的主波束宽度锐化了12.6°,旁瓣降低了22 dB左右,利用该算法可提高对信号源的定向精度及对多目标的分辨能力.

基于MUSIC算法的Pol-InSAR相位估计方法

提出了一种基于MUSIC算法的Pol-InSAR多干涉相位估计方法。该方法结合维纳滤波理论构造最佳加权矢量,通过对其组成的最佳协方差矩阵特征分解得到信号子空间和噪声子空间,充分利用相应像素对其相邻像素的相干信息,并根据MUSIC算法中信号子空间和噪声子空间的正交性构造空间谱函数,通过谱峰搜索准确地估计Pol-InSAR多极化通道相应像素间的干涉相位。该方法具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,实测数据的处理结果证明了该方法的有效性。

幅相误差对MUSIC算法空域谱及分辨性能影响的分析

基于正交投影矩阵扰动定理,推导了幅相误差条件下MUSIC算法空域谱的一阶统计表达式,并且给出了一种求解平均信噪比分辨门限的一元二次方程,从而能够计算出相应的信噪比分辨门限。相比目前已有的方法,空域谱的一阶统计表达式不需要计算理想协方差矩阵的特征值和特征向量,仅需要已知阵列流型向量和信源协方差矩阵,并且给出的平均信噪比分辨门限适用于信源功率不一致的情况。数值实验验证了理论分析的正确性。

单矢量水听器四阶累积量MUSIC算法对信号DOA的估计

针对传统MUSIC算法的局限性,提出了一种基于高阶累积量的单矢量水听器MUSIC算法。这里将单个矢量水听器理解为一个标量传感器阵列,按照阵列信号处理的原理对其输出的标量场和矢量场信息进行联合处理,该算法先构造四阶累积量矩阵,代替传统MUSIC算法中的阵列协方差矩阵,对四阶累积量矩阵采用MUSIC算法作方位估计。仿真结果表明,借助高阶累积量的方法,在高斯白噪声下,MUSIC算法能完全抑制高斯白噪声的影响,在高斯色噪声条件下,该方法还是能获得高分辨率的估计。湖试结果也表明,文中算法有更好的目标方位估计性能。

基于MUSIC算法的矢量阵波达方向估计

矢量水听器由声压传感器和质点振速传感器复合而成,可以空间共点、同步测量声压和质点振速的各正交分量。本文采用矢量水听器均匀线阵研究了利用MUSIC算法对声源进行方位估计,并详细描述了该算法的原理及应用过程,最后进行了几个仿真对比试验。仿真结果表明,在SNR=10dB条件下,相对于Capon波束形成器输出,MUSIC空间谱的主波束宽度锐化了2.6°,旁瓣降低了12dB左右,利用该算法可提高对信号源的定向精度及对多目标的分辨能力。

阵元间距对MUSIC算法的影响

本文概述了MUSIC算法,当阵元间距不大于载波半波长时,通过分析得出MUSIC算法空间分辨率随阵元间距增大而提高,并推导阵元间距与MUSIC算法性能的定量关系;当阵元间距大于载波半波长时,讨论空间谱可能出现虚假谱峰的情况,并提出提取真实谱峰的方案.最后通过计算机模拟仿真验证文中结论.

声矢量阵列的求根MUSIC算法及其性能分析

在传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法的基础上,提出了基于矢量传感器阵列的求根MUSIC算法及其修正形式,通过接收阵列信号的空间谱,选择合适的引导方位,可实现声源的波达方向(DOA)估计.理论推导和仿真实验表明,采用均匀矢量传感器线性阵列的求根MUSIC算法在低信噪比、小快拍数情况下的估计性能要优于传统声压传感器阵列的求根MUSIC算法,同时该算法的计算量远远小于矢量传感器列的MUSIC算法.

利用波束MUSIC法做时延测量

提出一种波束域MUSIC时延测量法,该方法对参考信号与接收信号的互相关函数做离散傅里叶反变换,然后对反变换序列做重构处理,将多径信号到达时延测量问题转换成谱估计问题.算法根据时延的时间分布形成波束转换矩阵,让形成波束的主瓣覆盖时延所在的时间区域,然后再用MUSIC算法做时延测量.理论分析和仿真结果表明,与传统的MUSIC时延测量算法相比,新方法计算量更小,信噪比时延分辨率门限更低.

阵列天线DOA估计MUSIC算法误差分析

根据信号子空间的基本理论和算法,对宽带信号MUSIC算法波达方向估计中估计误差问题进行了理论分析和仿真实验,得出了误差估计表达式.分析表明,估计误差的大小不仅与信号频率偏离中心频率的程度有关,而且与入射角度有关,垂直于天线阵平面入射的信号估计误差最小,偏离垂直入射角越大,估计误差越大.计算机仿真验证了理论分析的正确性.

一种基于二维MUSIC算法的测向系统

空间谱估计测向具有高精度、高分辨率等优异性能,它基于多信道接收机和阵列信号处理技术,可以分别得到空间中同频多个信号的方位,并且相对干涉仪等其它方法具有较高的测向精度。针对空间谱估计中的经典算法-MUSIC算法,介绍了一种基于二维MUSIC算法的空间谱测向系统,并对整个系统的硬件单元及工作流程进行了描述,最后给出了系统的实测数据。

基于延时相关预处理的MUSIC算法

针对MUSIC算法的分辨力受信噪比、快拍数及阵元数等因素限制的问题,利用各阵元接收数据的延时相关函数重新构造协方差矩阵,提出了基于延时相关预处理的MUSIC算法.根据阵元间的延时相关函数与原阵列流型及信号延时相关函数的关系,推导了4个与原阵列流型相同(共轭)的延时相关函数矩阵,分别对各矩阵求协方差并按规则求和得到新的协方差矩阵,之后对协方差矩阵进行特征分解,根据信号子空间处理稳健性高和噪声子空间处理估计精度高的特点构造谱函数进行谱峰搜索,实现DOA估计.通过仿真实验验证了本文算法的可行性和有效性.

基于单矢量水听器空间谱增强的MUSIC算法

针对单矢量水听器多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法在低信噪比条件下,存在谱峰宽度变宽、估计精度变低等性能恶化的问题,提出一种基于单矢量水听器空间谱增强的改进MUSIC算法。该算法的基本原理是:单声源入射到单只矢量水听器上时,加一参考信号源,若两者方位相同,则同方位叠加使空间谱增强;若两者方位不相同,则两方位合成,使空间谱估计产生偏差。因此,改变参考信号源的方位,当参考信号源的方位与信号源的方位一致时,将使谱峰得到增强,此时空间谱达到最大值,其对应的角度即为信号源的方位角。仿真分析及实验数据处理结果表明,与常规MUSIC算法相比,该算法具有更尖锐的谱峰、更高的估计精度,能够实现更好的空间谱估计。

MUSIC与干涉仪测向算法性能研究

研究了两种阵列信号测向算法的性能:空间谱估计测向算法和干涉仪测向算法。基于均匀圆阵的硬件平台,两种算法均可实现测向功能,为针对不同的实现需要,着重介绍了因测向机理的不同在多种性能方面呈现出的差异。以五元圆阵为例,分别实现干涉仪和空间谱估计测向的仿真实验。仿真结果表明空间谱估计算法在低信噪比情况下测向精度优于干涉仪测向,而后者在测向耗时方面要远优于前者。

基于三正交电偶极子天线的MUSIC估计算法

针对应用于三正交电偶极子天线的传统MUSIC算法无法同时对包含空间角度和极化信息的回波信号进行四维谱峰搜索,提出一种基于三正交电偶极子天线的实虚部分离的MUSIC估计算法。利用三正交电偶极子天线导向矢量的特殊性,通过实虚部分离进行两次MUSIC谱峰估计,同时完成对波达方向和极化信息的估计。对算法可行性完成验证,详细仿真分析了信噪比、采样快拍数等对算法性能的影响。仿真结果表明,该算法能准确估计四维信息,将一次四维搜索(90×180×90×101)转换成一次三维搜索(90×180×90)和一次一维搜索(1×101),极大减小计算量,优化算法性能。