冲激噪声背景下基于幅度预处理的测向新方法*

安春莲，张 玲，欧汉文，杨古月

(1.重庆文理学院 电子信息与电气工程学院，重庆 402160；2.吉林市轨道交通建设项目管理有限公司，吉林 吉林 132000；3.西南电子设备研究所，成都 610036)

0 引 言

传统的MUSIC算法和ESPRIT算法等波达方向(Direction of Arrival，DOA)估计算法大多考虑的高斯白噪声模型。然而，在很多实际应用模型中，具有冲激特性的非高斯噪声广泛存在，如水下噪声、无线信道噪声和各种人为噪声等，这类噪声被称为冲激噪声。可以使用特征指数α不同的SαS过程来对冲激噪声进行建模[3]，由于冲激噪声不具备二阶及以上的矩，使得传统的测向算法在冲激噪声背景时往往失效[2-3]。因此，研究冲激噪声背景下的测向算法具有重要的理论价值和现实意义。

针对冲激噪声背景测向问题，研究人员提出了一系列新思路和新方法[4-6]。以分数低阶统计量为理论基础的分数低阶矩(Fractional Lower Order Moment，FLOM)类算法[4,7-8]则最初被提出，这类算法在弱冲激噪声时具有较好的估计性能，但在强冲激噪声时测向性能恶化严重。基于重构分数低阶协方差(Reconstructed Fractional Lower Order Covariance，RFLOC)的DOA估计方法[9]通过对分数低阶协方差矩阵进行重构，有效地改善了测向性能。但基于分数低阶协方差(Fractional Lower Order Covariance,FLOC)和FLOM都需要估计先验参数p，该条件难以满足且估计性能受参数p的影响较大。随后，基于稀疏理论和智能优化算法，一类通过多维寻优实现DOA估计的冲激噪声测向新方法被提出，在一定程度上对测向性能有所改善。但此类算法需要进行多维寻优，具有较大的计算量。随着研究的深入，冲激噪声测向的研究兴趣亦逐步向分布式信源[10]、宽带信号等测向领域扩展。……