空間譜估計(jì)算法性能分析.pdf

1、空間譜估計(jì)是通過空間多個(gè)傳感器陣列來檢測信號(hào)并對(duì)其進(jìn)行定位，主要目的是提高角度估計(jì)的精度和角度分辨率，以及在盡可能不降低算法性能的前提下，提高算法的運(yùn)算速度?？臻g譜超分辨算法估計(jì)角度的結(jié)果可以突破瑞利限制，它以優(yōu)越的分辨和估計(jì)性能廣泛的應(yīng)用在通信、雷達(dá)等領(lǐng)域。
　　MUSIC算法是子空間類超分辨算法的經(jīng)典代表，它的提出是空間譜超分辨算法研究中的一個(gè)里程碑。本文首先對(duì)經(jīng)典的MUSIC算法、ESPRIT算法和波束空間的MUSIC算法進(jìn)

2、行了簡要介紹，并對(duì)其進(jìn)行了仿真和性能比較分析。MUSIC算法在大信噪比、大快拍數(shù)的條件下具有很高的估計(jì)精度、分辨率以及算法穩(wěn)健性，在理想情況下，其算法性能接近于克拉美-羅界。但是子空間類超分辨算法涉及到對(duì)協(xié)方差矩陣的估計(jì)及對(duì)其進(jìn)行特征分解，計(jì)算量大，限制了其在工程中的應(yīng)用。
　　為了避免對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，研究了非特征分解的MUSIC算法。主要介紹了基于數(shù)據(jù)共軛重排的MUSIC算法、基于空間平滑差分的MUSIC算法、基于維納

3、濾波結(jié)構(gòu)的MUSIC算法以及本文提出的基于施密特正交化的MUSIC算法。對(duì)這些算法進(jìn)行了仿真并對(duì)比分析其性能，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明在大信噪比(15dB以上)時(shí)，這些算法的性能接近于MUSIC算法。
　　針對(duì)MUSIC算法對(duì)大快拍數(shù)的要求，接下來研究了一次快拍的MUSIC算法。一次快拍可利用的數(shù)據(jù)少，因此算法對(duì)信噪比、噪聲及信源個(gè)數(shù)的要求比較高。本文重點(diǎn)研究了降維的MUSIC算法、基于Hankel矩陣的MUSIC算法和一次快拍下基于維納

4、濾波結(jié)構(gòu)的MUSIC算法。這些算法均需要對(duì)陣列進(jìn)行降維處理，減少了陣列有效孔徑，降低了天線的自由度。最后對(duì)這些算法進(jìn)行了仿真分析，小信噪比時(shí)算法性能相對(duì)于大快拍數(shù)條件下的MUSIC算法有所下降。
　　最后針對(duì)高頻地波雷達(dá)中信號(hào)處理的特點(diǎn)，即經(jīng)過距離、多普勒處理后，然后檢測處理判定目標(biāo)譜峰區(qū)域，然后針對(duì)特定的距離、多普勒單元進(jìn)行角度超分辨估計(jì)。本文推導(dǎo)了高頻雷達(dá)中一次快拍 DOA估計(jì)時(shí)的頻域陣列模型，仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了降維后噪聲子空間和