基于空间平滑MUSIC算法的相干信号DOA估计

陈文锋 吴桂清

(湖南大学电气与信息工程学院 湖南 长沙 410082)

基于空间平滑MUSIC算法的相干信号DOA估计

陈文锋 吴桂清

(湖南大学电气与信息工程学院 湖南 长沙 410082)

针对传统解相干算法在低信噪比条件下不能有效分辨角度接近的信号源DOA的问题，提出一种基于空间平滑技术的特征空间多重信号分类MUSIC(Multiple Signal Classification)算法。首先用改进的空间平滑算法对相干信号进行预处理，然后对其应用特征空间MUSIC算法进行精确的DOA估计。计算机仿真结果表明,该算法的改进能更加有效地估计相隔较近的小信噪比信号源的DOA，分辨能力较强。

MUSIC算法 相干信号 DOA 空间平滑

0 引 言

在窄带远场信号DOA估计中，经典的MUSIC[1]算法得到了广泛应用。传统MUSIC算法仅适用于信号不相关的场合，对于相干或者强相关信号，算法不能对其进行有效估计。要顺利实现对相干和强相关信号的DOA估计，需要对信号作去相干处理，接下来研究去相干方法。

通常情况下，解相干方法可以划分成下面两个类别：一类是降维处理，这类处理方法主要包括空间平滑类处理算法[2-3]。其中，前向空间平滑FSS(Forward Spatial Smoothing)算法较早被提出，随后Pillai等在此基础上提出了前后向空间平滑FBSS(Forward and Backward Spatial Smoothing)方法，该方法综合性能较好，但是它在处理相干信号过程中牺牲了有效阵列孔径，因此降低了可辨别的相干信号数量。随后，很多学者对其进行了改进[4-5]。董玫在文献[6]里对FBSS算法做了部分改进ISS-MUSIC(Improved SS-MUSIC)，该方法先修正了信号协方差矩阵，再利用修正之后的空间平滑矩阵进行DOA估计；……