同时估计非相干和相干信号的修正 MUSIC 算法
摘 要:简要阐述了阵列信号处理中广泛采用的MUSIC算法和MMUSIC算法的基本原理,然后理论分析
了MUSIC和MMUSIC算法性能。仿真发现MMUSIC算法只能单独估计相干信号和非相干信号。针对这种
情况,提出了一种修正MUSIC算法,该算法可以同时估计相干和非相干信号,计算机仿真结果证明该改
进算法是有效的。
关键词: DOA估计;阵列信号处理;MUSIC算法
A Modified MUSIC Algorithm for Non-Coherent Signal and Coherent Signal Simultaneously
Abstract: Basic principles of MUSIC algorithm and MMUSIC algorithm, which are widely applied in array signal
processing ,have been detailed introduced . Then the performance of MUSIC and MMUSIC algorithm are analyzed in this
paper . Simulation results show that MMUSIC algorithm can only estimate coherent and non-coherent signal respectively. A
modified MUSIC algorithm which can estimate coherent signal and non-coherent simultaneously is discussed . Computer
simulation results show that the modified algorithm is effective.
Key words: DOA estimation; array signal processing;MUSIC algorithm
空间谱估计是阵列信号处理的主要内容,空间谱估计研究的主要对象是在处理宽带内信号的到达方向
DOA(Direction of Arrival)。而波达方向(DOA)的估计就是确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣的
信号的空间位置(即多个信号到达阵列参考阵元的方向角)。最经典的 DOA估计算法是Schmidt提出基于信
源协方差矩阵特征分解的的MUSIC算法
[1]
,该算法的关键是利用信号子空间和噪声子空间的正交性,跟常规
的测向方法相比,尽管MUSIC算法具有分辨率高,能同时测出多个信号来向等优点。但是 MUSIC算法仅能
估计非相关信号源,对于相关信号源MUSIC算法将随着信号源间相关性的增加,其性能逐渐恶化,直到完全
失效。为此,人们提出了MMUSIC算法对相关信号源进行估计。其中Debasis Kundu提出的修正MUSIC算法
(Modified MUSIC,MMUSIC)不仅能改善非相关信号源在低信噪比情况下的角分辨性能,还能对相关信号
源进行处理,性能优异
[2]
。但是MMUSIC算法也只能限于一种信号源,不能同时对相干和非相干信号源进行
DOA估计。针对这种情况,本文将常用的空间平滑SS(Spatial Smoothing)算法
[3]
引申应用到一维噪声
子空间算法
[4]
,提出了一种能同时估计相干和非相干信号的修正MUSIC算法,计算机仿真证明了理论分析的
正确性。
2 MUSIC算法和MMUSIC算法基本原理
MUSIC算法基本步骤
图1 M元均匀线阵列模型
考虑均匀线阵由M个无方向性阵元构成(如图1所示),阵元间距为d(d不大于λ/ 2),设有N(N<M)个窄
带信号源平面波辐射到线阵上,波长为 ,信源方向分别为 。则第k次快拍得到的数据向量为:
(1)