基于互相关协方差矩阵的改进多重信号分类高分辨波达方位估计方法

发布时间：2017-12-15 16:44

  本文关键词：基于互相关协方差矩阵的改进多重信号分类高分辨波达方位估计方法

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【摘要】：针对经典高分辨波达方位(DOA)估计方法在低信噪比下分辨性能较差的问题,该文提出一种适用于主动探测系统的基于互相关矩阵的改进多重信号分类(MUSIC)高分辨方位估计方法(I-MUSIC)。该方法首先利用主动声呐发射信号已知的特性,将发射信号与阵元接收信号进行互相关,利用互相关序列形成新的空域协方差矩阵,再进行特征分解。理论分析表明,互相关处理在抑制噪声的同时保留了阵元之间的相位信息,可以得到比MUSIC方法更准确的子空间划分,进而提高低信噪比方位估计性能。在此基础上,提出一种基于相关时间门限的改进MUSIC高分辨方位估计(T-MUSIC)方法,通过对互相关序列设置时间门限进一步提高方位估计信噪比。仿真结果表明,与MUSIC方法相比,I-MUSIC与T-MUSIC可以分别使低信噪比时的估计性能提高3 d B和6 d B,相应平均估计误差分别为原方法的77%和53%。在阵元间接收噪声存在相关性时,T-MUSIC与I-MUSIC方法相比可获得8 d B的估计增益,估计性能更优。I-MUSIC与T-MUSIC应用于多目标主动探测,可大幅提高探测系统在低信噪比下的方位估计性能。
【作者单位】： 西北工业大学航海学院;
【基金】：国家自然科学基金(61271415)资助课题
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言高分辨波达方位(DOA)估计是阵列信号处理领域的重要研究内容之一,其应用涉及雷达、通信、国家自然科学基金(61271415)资助课题声呐等诸多领域[1,2]。自20世纪80年代以来,出现了两大类经典高分辨方位估计方法。一类子空间拟合类方法,如最大似然(Maximum Likelihood,ML)[3-

【参考文献】

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本文编号：1292697