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低信噪比信号相干积累matlab,低信噪比下相干信号DOA估计算法研究

doa es-music缺点

0 引言

在波达方向估计实际的应用当中,相干信号源是普遍存在的,有学者使用特征空间MUSIC(Eigen space MUSIC,ES-MUSIC)算法解决相干问题,此算法优点是基本避免了阵列孔径的损失,缺点是在信噪比低的情况下,就会出现算法性能下降[1],无法准确地估计出DOA。因此针对低信噪比下的相干信号DOA估计的研究越来越多[2],常见的有多重信号分类法、最小范数法等,而此类算法具有很大的局限性,当信噪比低于一定值时,算法性能会下降[3]。

针对此类问题,本文提出了一种低信噪比下相干信号DOA估计新算法。此算法充分融合了空间平滑算法和ES-MUSIC算法的优点,即充分利用两个重要的参数信号子空间和噪声子空间。相干信号源进行解相干通过空间平滑技术实现,接着,再使用ES-MUSIC算法进行DOA估计[4]。本文进行了对比测试,结果证明了在低信噪比下相干信号DOA估计效果更好。

1 信号模型构建

设有D个窄带信号,到达波方向是{θ1,θ2,…,θD},由N个各向同性阵元构成等间距直线阵,并且要求各个阵元间距是d,则第i个阵元接收的信号可表示成:

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因此可以把其协方差矩阵表示出来:

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