有色噪声下的MUSIC抗干扰算法

祝兆文，郎荣玲

（北京航空航天大学 电子信息工程学院，北京 100191）

0 引言

全球卫星导航系统（global navigation satellite system, GNSS）凭借其全球性、全天候、高精度的导航定位能力，在军事领域发挥着重要的作用。但卫星导航信号本身所固有的脆弱性，使其易受有意或无意的干扰，因此卫星导航抗干扰技术成为了取得军事优势的重要手段。基于自适应天线阵的空域抗干扰技术，以其自适应能力强、硬件易实现等优点成为卫星导航抗干扰领域的研究重点。

空域抗干扰技术主要包括功率倒置方法（power inversion, PI）、多重信号分类方法（multiple signal classification, MUSIC）、最小方差无畸变（minimum variance distortionless response,MVDR）波束形成算法等。基于噪声子空间的MUSIC算法，以能识别空间中多个信号、超分辨率特性、不需要先验信息等优点，广泛应用到信号波达角（direction of arrival, DOA）的估计中。由于算法中干扰信号子空间和噪声子空间相互正交，且卫星导航信号淹没于噪声之下，这也为卫星导航抗干扰领域应用 MUSIC算法提供了理论基础。MUSIC算法模型要求噪声信号为零均值的高斯白噪声并且各通道间的噪声互不相关。在实际中，由于环境、滤波器的通带范围限制、各器件非理想的频率响应等因素的影响，噪声信号往往为有色噪声，这会严重影响MUSIC抗干扰算法的性能。

为了消除有色噪声对子空间分解带来的负面影响，国内外学者已经提出了一些解决方法。由于MUSIC算法利用接收信号的二阶统计特性，对于非高斯信号，二阶矩不能完全描述其统计特性。利用这一性质，文献[9-11]提出并分析了基于高阶累积量的类MUSIC方法。……