低运算量目标波达方向算法研究文献综述

文 献 综 述

一．选题背景

阵列信号处理应用于雷达、声纳、导航、地震探测、移动通信（SDMA）、生物医学等领域。阵列处理算法的好坏，很大程度上决定了阵列系统的多信号处理能力，参数系统的精度、分辨力和抗干扰能力等。其中，波达方向 (DOA)估计是阵列信号空间谱估计研究的主要内容。DOA估计主要包括古典谱估计方法、Capon最小方差法、多重信号分类（MUSIC）算法以及旋转不变因子空间（ESPRIT）算法等。

自80年代以来，人们对DOA算法进行了广泛深入的研究，并提出了一系列高效的处理方法。其中袁峰，张捷利用求根 MUSIC算法在小样本空间性能优异的特点 ,在重构数据协方差矩阵的基础上 ,给出了一种基于求根 MUSIC的改进算法 ,用于提高低信噪比条件下的相干多径信号与信源间隔比较近的信号 DOA谱分辨能力。万军，束昆进行了求根 MUSIC 算法与四阶 MUSIC 算法的分析比较，并通过计算机仿真证实两者在高信噪比情况下效果都很好 ,信噪比低的时候前者要好于后者。黄蕾和张曙提出了一种新的 DOA 估计算法及其求根形式，在入射信号具有非圆对称特性的时候，对原阵列进行有效的扩展，所提出的新算法及其求根形式有着比 MUSIC 算法更好的 DOA 估计性能 ,并且能对更多的信号进行 DOA 估计。马永阳进行了MUSIC、ESPRIT等算法以及改进算法的MATLAB仿真比较，并在相干信源DOA估计上，分析了传统的空间平滑类算法，并提出了一种改进的矩阵重构算法。顾泰龙，花良发，韩振铎提出了求根类算法与一维谱搜索算法的统一框架， 并分析了2类算法间的内在联系，最后通过计算机仿真比较了这两类典型算法的性能。周争光，廖桂生，王洪洋，吴云韬等提出了一种基于传播算子的波达方向、频率快速联合估计方法 ,该算法不需要估计阵列接收信号的高维空 、时协方差矩阵及其相应的奇异值或特征分解 ,具有更低的运算复杂度 ,算法能适合于非均匀阵列结构且估计出的空时参数能自动配对 。除此之外，国内还有许多学者都在进行这方面的研究，并且取得了大量的研究成果。

1. DOA估计算法建模

图1为一个由q个全向阵元构成的均匀线阵 ,其背景噪声为加性高斯噪声。假设有M (Mle;2q- 2)个不相关且中心频率相同的窄带信号从方向{}入射到阵列上,所有信号与背景噪声统计独立，并且它们都是一维的非圆对称的信号。

图1均匀线阵示意图

可知均匀线阵的方向矢量满足

(1)

式中，，其中lambda;为窄带信号中心频率对应的波长 ; d为阵元间距，通常取 d =lambda;/2 。