空间谱估计matlab实现,相干信号空间谱估计测向Matlab仿真研究

相干信号空间谱估计测向Matlab 仿真研究

1. 引言

由于多径传播、电磁干扰等因素的影响，相干信源存在的电磁环境是经常碰到的。当空间存在相干源时，经典的超分辨DOA 估计方法：MUSIC 算法和ESPRIT 算法，已经失去了其高分辨性能优势，有时甚至不能正确地估计出信源的真实方位。新MUSIC 算法在空间不存在相干源时，其估计性能基本上是和MUSIC 算法是接近的，但若有相干源存在时，其估计性能也是大大降低。因此，若将其用于相干源，必须和经典的MUSIC 算法一样，首先对阵列输出的协方差矩阵进行各种去相干处理，然后再采用新MUSIC 算法实现对相干信源的DOA 估计。基于加权空间平滑的MUSIC 算法，该算法充分利用了子阵输出的自相关信息和互相关信息，将阵列协方差矩阵的所有子阵阵元数阶子矩阵进行加权平均，而权矩阵的选取以平滑后等价的信源协方差矩阵与对角阵的逼进为约束条件，以期对相干信源最大限度地去相干，改进常规空间平滑算法对相干源的分辨力。基于此本文提出的基于加权空间平滑的新MUSIC 算法，以实现对相干源最大限度的去相干，实现相干源的高分辨DOA 估计。

2. 窄带阵列相干源的数学模型和空间平滑算法 2.1 窄带阵列相干源的数学模型

对于M 元均匀线阵，阵源间距为d ，且假设均为各向同性阵元。阵列远场中在以线阵轴线法线为参考的θk (k =1,2,... P ) 处有 P 个窄带点源以平面波入射，以阵列第一阵元为参考点，某一特定信号到达线阵时，各阵元接收信号间仅仅存在因波程差引起的相位差。阵列接收的快拍数据可由下式表示为:

X(t ) =A(θ)S(t )+N(t ) (2-1)

(2-1)式中X (t ) 为M ⨯1快拍数据矢量，是阵元输出信号，

X (t ) =[x 1(t ),...... x M (t )]T 。

N (t ) 为M ⨯1阵列阵元噪声矢量，且是与信号源不相关的白噪声，均值为0，方差为σn 2，N (t ) =[n 1(t ),...... n M (t )]T 。S (t ) 为输入信号矢量

) 为阵列的流形矩阵, 如式(2-2)所示。 S (t ) =[s t ) , ...... s T t 。A ((θ) ]1(M

1⎤11⎡

⎢-j ϕ(θ1) ... e -j ϕ(θp