MUSIC算法中谱线改进处理的研究

MUSIC算法,即多信号分类算法,常用于同频信号测向系统,主要利用信号分量相对应的信号子空间和信号分量正交的噪声子空间的正交性来对信源进行估计计算。在实际测向过程中,信号子空间和噪声子空间并不能实现完全正交,并且测试环境引入噪声干扰,对测向结果都构成影响。基于以上问题,对MUSIC算法进行了改进,加入了两种谱线改进算法,分别是谱线增强算法和谱二阶算法;通过对信号进行谱线增强,提高信号的信噪比,并在信号测向过程中加入二阶导数识别算法、提高信号测向角度识别率等方法,能够有效提高信号的信噪比和抗干扰性,增强了测向算法的识别率和精准度。

低信噪比小样本下的短波测向技术

针对短波信道衰落导致接收信噪比低引起测向性能下降的问题,提出了谱线增强技术,利用窗函数对阵元接收信号在测向前进行复指数加权处理,达到提高信噪比的目的。针对传统空间谱测向算法在小样本数或信号源相近等条件下分辨率严重下降的问题,提出了基于谱函数二阶偏导数的处理方法,达到提高测向分辨率的目的。最后对测向性能进行了分析验证,证实了该方法的有效性和适用性。