MUSIC测向算法的入射方向确定方法--《信号处理》2015年08期
MUSIC测向算法的入射方向确定方法
【摘要】：MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)等谱峰搜索类算法的计算量主要集中于谱峰搜索过程,加大搜索步长虽可减小计算量,但会引起空间谱的畸变从而造成测向误差。先采用大步长搜索确定谱峰大约位置后再用小步长搜索可以减小测向误差,且增加的计算量较小,但其实时性不佳。文中提出了基于重心估计的入射方向确定方法,利用现有谱峰搜索数据进行后处理,当搜索步长远大于MUSIC测向算法本身的均方根误差(RMSE,Root Mean Square Error)时,可用很小的计算量大大提高测向精度,具有良好的工程应用价值。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TN911.7【正文快照】：
1引言测向或称波达方向(DOA,Direction-Of-Arri-val,)估计,作为阵列信号处理领域的一个重要研究方向广泛应用于雷达、通信、声纳、地震、勘探、射电天文以及生物医学工程等众多领域[1]。自上世纪70年代末以来涌现出大量的测向算法,其中比较著名的主要有MUSIC(MUltiple SIgnal
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文档介绍：
Matlab 与通信系统分析基于 MUSIC 的无线通信测向系统设计与仿真院别计算机与通信工程学院专业名称通信工程班级学号学生姓名授课教师 201 2年 06月 03日组长: 4091106 李涛组长职责:统筹分工、协调小组进程和最后汇总工作。组员: 4091103 王安俊 4091110 陆臻 4091126 侍双双 4091127 宁威 4090807 周博组内分工: (1 )陆臻和宁威主要负责相关资料的搜集和汇总; (3 侍双双主要负责纠错、检错、设计报告的排版和美化; (4 )王安俊和周博主要负责无线测向系统的仿真部分,具体包括算法流程设计、代码编辑和调试、仿真结果分析。课题解读: 完成基于 MUSIC 的无线通信测向系统设计,并在 Matlab 环境中实现在相关信号源情况下的 MUSIC 测向仿真; A 、阵列信号处理统计模型: 以平面空间的等距线阵为例,设阵元数为 M ,阵元间距为 d ,共有p 个信源,其中 M&P 。设波达方向为,并以阵列的第一个阵元作为基准,各信号源在基准点的复包络分别为则第 m 个阵元上第 k 次快拍的采样值为 2 -j
( 1) sin 1 (
n k ??????
), , ( ) P s
s t ?式中表示第 m 个阵元上的噪声将各阵元上第 k 次快拍的采样写成向量形式 B 、空间谱估计—— MUSIC : 表示第 k 个阵元在 t 时刻的加性高斯白噪声。利用阵列接收数据( 1 )计算阵列输出矢量的协方差矩阵: 进一步分析,容易知道 R 的特征值有下面的特性: 因此,我们可将 R的M 个特征向量分成两部分:一部分是与对应的特征向量, 它们张成的空间称为信号子空间另一部分是与小特(
As n ?? 1 (
) , , ( ) P ?
) i?a T1 = 1, , , M k
?? 2 =exp{- sin } k
j ????? T 1 (
( ), , ( ) P t
s t s t ?? s?? T 1 (
( ), , ( ) M t
n t n t ?? n (
H 2 E{ ( ) ( )} s t
x x A R A I 22 ,
??征值对应的特征向量, 它们张成的空间称为噪声子空间, 即有: B 、综述通过上述分析, 我们对于 MUSIC ( Multiple Signal Classification) 算法用于空间测向有了一个更加清晰地了解,其基本思想即将任意阵列输出数据的协方差进行奇异值分解, 求出特征值和特征向量, 利用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,检测信号的 DO A( Direction of Arrival ) (一) 系统仿真 1. 依据系统设计,统筹整个程序设计流程(1 )信号源和干扰噪声生成算法设计(2) MUSIC 测向算法流程: 2? H
H H H 2 H 1
s s s n n n i i i i i i
? R AR A I U U +U U u u u u 2. 各功能模块代码%MUSIC 测向 3. 4. 5. p=3;% 入射信号数目 6. M=8;% 阵元个数 7. fc=1e9;% 入射信号中频 8. DOA=[-60,0,60]/180*% 信号入射 DOA 9. fs=4*% 采样频率 10 . N=2^10; % 采样个数 11 . snr=6;% 信噪比 12 . T=1/% 采样时间间隔 13 . c=3e8;% 波速 14 . d=0.5*c/% 阵元间距 15 . t=0:T:(N-1)*T;% 采样时间区间 16 . s1=cos(2*pi*fc*t);% 信号数据 17 . s2=sqrt(2)*cos(4*pi*fc*t); 18 . s3=sqrt(2)*cos(3*pi*fc*t); 19 . s1=hilbert(s1); 20 . s2=hilbert(s2); 21 . s3=hilbert(s3); 22 . ss=[s1;s2;s3]; 23 . s=ss(1:p,:); 24 . 25 . %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 26 .% 计算阵列流形矩阵 A 27 . A=zeros(M,p); 28 . for k=1:p 29 . for kk=1:M 30 . A(kk,k)=exp(-j*2*pi*fc*(kk-1)*d*sin(DOA(k))/c); 31 . end 32 .end 33 . 34 .% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 35 . %%%%% 阵列接收数据 36 . y=A*s; 37 . y1=awgn(y,snr,'measured'); 38 . R=y1*y1'/N; 39 . 40 . %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 41 .% 计算噪声子空间 42 . [v,dd]=eig(R); 43 . if(dd(1,1)&dd(2,2)) 44 . Un=v(:,p+1:M); 45 . else 46 . Un=v(:,1:(M-p)); 47 . end 48 . 49 . %%%%%%%%%%1
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首先在介绍MUSIC算法原理的基础上，将空间平滑技术应用于一维噪声子空间算法，讨论了一种可以同时估计相干和非相干信号源的修正MUSIC算法；然后分析了信源数目估计误差对MUSIC算法测向性能的影响，根据阵列协方差矩阵特征分解后所有噪声特征值之间相差很小而信号特征值与噪声特征值之间相差较大的特点，提出了一种新的信源个数检测方法。在此基础上给出了一种不用考虑信源数目的修正MUSIC算法，其波达方向估计精度与信号源数目精确已知时MUSIC算法的DOA估计精度一致；针对基本二维MUSIC算法不仅计算量大，而且还只能估计非相干信号源的问题，通过将数据共轭重构的思想与降维技术相结合，分析了一种基于三维正交阵列结构的修正二维MUSIC算法。该算法将复杂的二维处理问题转化为三个简单的一维问题，通过组合三个并行的均匀线阵分别估计出的一维DOA进行空间测向。此算法可以明显改善信号的波达方向估计性能，特别是相干信号源的DOA估计性能。
基于MATLAB的仿真验证了三种修正MUSIC算法的有效性和可行性..……全文目录文摘英文文摘第一章 绪论1.1研究背景与意义1.2研究历史与现状1.3本文的主要内容第二章 空间谱估计理论基础2.1引言2.2空间谱估计系统2.3空间谱估计的数学模型2.4相干信号源数学模型第三章 同时估计非相干和相干信号源的修正 MUSIC算法3.1引言3.2 MUSIC算法3.2.1原理分析3.2.2仿真实验3.3 MMUSIC算法3.3.1原理分析3.3.2 MMUSIC算法去相关原理分析3.3.3仿真实验3.4同时估计非相干和相干信号源的修正MUSIC算法3.4.1修正MUSIC算法的提出3.4.2空间平滑技术3.4.3同时估计非相干和相干信号源的修正MUSIC算法3.4.4仿真实验3.5小结第四章 一种不考虑信源数目的修正MUSIC算法4.1引言4.2信源个数估计误差对DOA估计的影响4.2.1理论分析4.2.2仿真实验4.3一种新的信源个数检测方法4.3.1信息论准则4.3.2一种新的信源个数检测方法4.3.3仿真实验4.4一种不考虑信源数目的修正MUSIC算法4.4.1不考虑信源数目的修正MUSIC算法4.4.2仿真实验4.5小结第五章 基于三维正交阵列结构的修正二维MUSIC算法5.1引言5.2基本二维MUSIC算法5.2.1数据模型5.2.2仿真实验5.3基于三维正交阵列结构的修正二维MUSIC算法5.3.1基于三维正交阵列结构的修正二维MUSIC算法5.3.2仿真实验5.4小结第六章 总结与展望6.1总结6.2展望参考文献相似论文,76
页,TN911.23,91
页,TN911.23,50页,TN911.23,60页,TN911.23
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页,TN911.73,74页,TN919.81 TN762,85页,TN911.73,70页,TN919.85 TP37,58页,TN919.81中图分类:
> TN911.23 > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 通信理论
& 2012 book.& 干涉仪与MUSIC算法的测向原理及精度对比
干涉仪与MUSIC算法的测向原理及精度对比
摘 要：实际电磁环境中，在中频处理带宽内往往只有一个信号，此时是MUSIC算法还是干涉仪方法具有更高的测向精度未见公开定论。通过对MUSIC算法和干涉仪测向的原理分析，给出了二者的理论精度公式并进行了变形、比
【题　名】干涉仪与MUSIC算法的测向原理及精度对比
【作　者】刘剑 宋爱民 任清华
【机　构】空军工程大学电讯工程学院 西安710077
【刊　名】《航空兵器》2012年 第3期 29-32页　共4页
【关键词】阵列信号处理 测向 MUSIC算法 干涉仪
【文　摘】实际电磁环境中，在中频处理带宽内往往只有一个信号，此时是MUSIC算法还是干涉仪方法具有更高的测向精度未见公开定论。通过对MUSIC算法和干涉仪测向的原理分析，给出了二者的理论精度公式并进行了变形、比较，然后证明了MUSIC算法与干涉仪测向原理在二元阵、单信号情况下的等效性，仿真实验验证了在二元阵、单信号情况下干涉仪具有与MUSIC算法相同的渐近测向性能，而在单信号、多阵元条件下干涉仪的测向精度仅比MUSIC算法略低。这种分析对实际应用中测向算法的选择具有重要的指导意义。
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