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    基于MUSIC算法的相干信號(hào)DOA估計(jì)改進(jìn)及應(yīng)用

    作者:李陽 千博 賈潔民 時(shí)間:2017-04-27 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏
    編者按:空間信號(hào)的到達(dá)方向(Direction of Arrival,DOA)估計(jì)近些年來越來越多地得到大量的關(guān)注和研究。在實(shí)際工程中進(jìn)行信源信號(hào)DOA估計(jì)時(shí),由于空間環(huán)境的復(fù)雜多變,雷達(dá)陣列接收的信號(hào)包含大量的相干信號(hào)。在空間譜估計(jì)中,經(jīng)常會(huì)因相干信源信號(hào)的存在導(dǎo)致目標(biāo)定位不精確或無法定位的問題。在面對(duì)相干信號(hào)時(shí),MUSIC算法等子空間類算法已經(jīng)無法滿足空間譜估計(jì)的性能。因此,本文提出了一種改進(jìn)的MUSIC算法能夠較好的解決該問題。

    作者/ 李陽 千博 賈潔民 西安電子科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院(陜西 西安 710071)

    本文引用地址:http://www.czjhyjcfj.com/article/201704/358528.htm

    摘要:空間信號(hào)的到達(dá)方向(Direction of Arrival,DOA)估計(jì)近些年來越來越多地得到大量的關(guān)注和研究。在實(shí)際工程中進(jìn)行信源信號(hào)時(shí),由于空間環(huán)境的復(fù)雜多變,雷達(dá)陣列接收的信號(hào)包含大量的相干信號(hào)。在估計(jì)中,經(jīng)常會(huì)因相干信源信號(hào)的存在導(dǎo)致目標(biāo)定位不精確或無法定位的問題。在面對(duì)相干信號(hào)時(shí),等子空間類算法已經(jīng)無法滿足估計(jì)的性能。因此,本文提出了一種改進(jìn)的能夠較好的解決該問題。

    1 陣列信號(hào)模型

      假設(shè)空間中接收信號(hào)的天線含有M個(gè)陣元,它們均勻間距排布成一直線,每兩個(gè)陣元間的距離相差為d,后端數(shù)據(jù)通道數(shù)目與陣元的個(gè)數(shù)相等,即各陣元接收的信號(hào)都有自己唯一的一個(gè)傳輸通道。信號(hào)入射到天線示意圖如圖1所示。

      在目標(biāo)空間存在N個(gè)窄帶信源信號(hào)以遠(yuǎn)場方式入射到均勻線陣,具體各參數(shù)為:波長為λ,傳播速度為c,頻率為f。一般情況下,取陣列中的第一個(gè)陣元為基準(zhǔn),則第n個(gè)陣元與基準(zhǔn)陣元接收的電磁波的波程差為,時(shí)間差為

      上述入射信號(hào)的復(fù)包絡(luò)形式表示為:

    (1)

      結(jié)合式(1)和式(2),可以得到:

      假設(shè)每個(gè)陣元具有各向同性,且傳輸?shù)教幚砥鲿r(shí),信號(hào)保持一致的變化、不存在互耦的現(xiàn)象,且信號(hào)增益設(shè)置為1。則將時(shí)刻陣列捕捉到的信號(hào)組合:

      式(6)中,X(t)為入射到陣列陣元上的信源信號(hào)的M×1維數(shù)據(jù)矩陣,S(t)為空間中信源信號(hào)的N×1維矩陣,N(t)為陣元接收的M×1維噪聲,A為天線陣元的M×N維流型矢量,有:

      式(8)中,C為電磁波的速度,為電磁信號(hào)的波長。

    2 相干信源的信號(hào)模型

      相干信號(hào)的參數(shù)檢測就是對(duì)空間中相干的信源信號(hào)進(jìn)行方向估計(jì)。由于實(shí)際的工程環(huán)境里,可能有人為設(shè)置的干擾信號(hào),或者由于多徑效應(yīng)導(dǎo)致的信號(hào)相干等。在陣列接收的信號(hào)中,信號(hào)之間的關(guān)系可能是不相關(guān)或相干。如果存在兩個(gè)平穩(wěn)信號(hào),它們的相關(guān)系數(shù)可以表示為:

    (9)

      由施瓦茲不等式可知,的絕對(duì)值小于等于1,因此,對(duì)于不同信號(hào)的關(guān)系可以做出如下定義:

     (10)

      因此,當(dāng)兩個(gè)信號(hào)相干時(shí),兩者的區(qū)別僅僅是差一個(gè)常復(fù)數(shù)。假設(shè)有n個(gè)相干信號(hào),則可得到如下關(guān)于相干信號(hào)源的模型:

    3 多重信號(hào)分類(MUSIC)法

      由式(6)可知:

      在理想情況下,針對(duì)信源的可以實(shí)現(xiàn)很好的性能。但是對(duì)于相干的信號(hào),MUSIC算法的性能會(huì)急速下降。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)相干信號(hào)的解相干或者去相關(guān)處理,需要通過對(duì)協(xié)方差矩陣經(jīng)過一系列變換運(yùn)算恢復(fù)矩陣的秩,從而實(shí)現(xiàn)信源的正確DOA估計(jì)。目前關(guān)于相干信號(hào)處理的方法包含兩大類:第一種方式是降維處理,如空間平滑法、SVD算法及矩陣分解方法;另外一種方法不需要進(jìn)行降維處理,如特普勒茲算法。

    4 改進(jìn)的MMUSIC算法

      改進(jìn)MMUSIC算法(簡稱I-MMUSIC算法)實(shí)質(zhì)是前后向空間平滑算法和MMUISC算法的結(jié)合。該算法首先需要對(duì)天線陣列進(jìn)行預(yù)處理,方法為按照前后向空間平滑技術(shù)進(jìn)行,得到預(yù)處理的數(shù)據(jù)后,將數(shù)據(jù)按照修正的MUSIC算法進(jìn)行信號(hào)數(shù)據(jù)處理分析,得到相干信號(hào)的DOA角度估計(jì)。



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