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阵列信号波达角估计技术研究

1.98万字 54页 包括外文翻译，原创作品，已通过查重系统

摘 要
随着现代信号处理的发展，通过接收信号，来实现对目标角度的测量已经不是问题，传统的方法是对时域中傅里叶谱估计方法进行空间中的简单扩展，但常规波束形成法会受到阵列数量的限制[1]。而空间谱估计技术在信源的角度的估计方面具有很高的分辨力。因此，也可以被称为“ ”估计技术。
自20世纪70年代末以来，在 估计技术方面取得了很大的突破。其中以美国Schmidt R O等人提出的多重信号分类( ）算法最为突出[2]。 作为子空间分解类算法的典型代表，它显著改善了 估计精度。
本文将主要介绍 算法和Root-MUSIC算法。MUSIC算法就是将接收的信号进行处理，得到协方差矩阵，然后对这个协方差矩阵进行特征值分解（EVD），确定信号子空间和噪声子空间，再依据公式对空间实施谱峰搜索，发现极大值点。用这样的方法来估计DOA。MUSIC算法具有稳定，估算角度较为准确的优点，但是它的计算量有些大，所以提出了Root-MUSIC算法，它以MUSIC算法为基础，但是它重新规定了一个多项式，然后对多项式求根。因此，它的计算量比MUSIC算法要小得多。在线性阵列的条件下广泛使用，同时使用MATLAB进行仿真来展现这两种算法的性能。


关键词：阵列信号；DOA；MUSIC；Root-MUSIC；