文档介绍：基于十字阵的高阶累积量DOA估计算法计算机仿真第26卷第11期2009年11月()文章编号:1006-9348200911-0113-04基于十字阵的高阶累积量DOA估计算法王昕,魏江,段渭军,范红刚()西北工业大学电子信息学院,陕西西安710072摘要:基于十字阵的改进高阶累积量DOA估计算法是十字阵导向矢量模型的基础上实现了的Music算法。首先将Music算法中的二阶累积量扩展到四阶累积量,然后对协方差矩阵进行分解,得到高分辨率的DOA估计。改进算法相对于等距线性阵列的Music算法具有全方位定位、阵元数少的特性,且在有色高斯噪声环境下具有很好的谱估计性能。改进算法还对初始采样信号进行了DFT预处理,以克服高阶累积量计算量大的缺点。仿真实验表明,算法计算量少且分辨率高。关键词:十字阵;高阶累积量;导向矢量;协方差矩阵;高分辨率;有色高斯噪声中图分类号:TP391文献标识码:AAnAlgorithmofDOAEstimationBasedonCrossArrayandHigh-orderCumulantsWANGXin,WEIJiang,DUANWei-jun,FANHong-gang()ElectronicsandInformationSchool,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi’anShanxi710072,ChinaABSTRACT:AnimprovedDOAalgorithmbasedoncrossarrayandhigh-,,MusicAlgorithmoftwo-ordercumulantsisextendedtoMusicAlgorithmoffour-ordercumulants,-ordercumulantsMusicalgorithmbasedonUniformLinear()ArrayULA,thisalgorithmhastheattributeofomni-directionalestimationwhichneedssmallnumberofarrayele2ments,,theDFTpreprocessingisusedtoavoidtheweaknessofhugecalculationofhigh-:Crossarray;High-ordercumulants;Steeringvector;Covariancematrix;Highresolution;Coloredgaussiannoise,如Music-一些成功的基于四阶累积量的子空间测向方法1引言Like算法以及Virtual-ESPRIT算法,这些算法的最大缺陷利用阵列信号进行DOA估计,可以大大改善在系统处是运算量很大,不适于工程实践。本文基于四元十字阵实现理带宽内信号的角度估计精度、角度分辨率以及其他相关参了Music算法的高阶谱估计,并对采样信号进行DFT预处数精度,因而在雷达、通信、声呐等众多领域有着极为广阔的理,大大减少了运算量,通过仿真实验证明该算法分辨率高应用前景。高阶累积量分析是近十几年来国内外信号处理且实时性好。[1]领域的前沿课题,作为一种强有力的信号处理工具,它已经在很多方面得到了应用。高阶累积量是比功率谱阶次更高的累积量,因此比功率谱含有更丰富的累积信息,如过程2算法分析本算法主要步骤是:第一步,对输入的采样信号在频域的相位信息、非线性性质等。在实际应用场合中,遇到的信进行预处理,搜索谱峰并截取谱峰数据;第二步,构建十字阵号通常是非高斯噪声,且其一阶,二阶矩不能完全描述信号导向矢量模型,在该模型之上实现Music算法;第三步,将高的统计特性,这时利用高阶累积量的盲高斯性,可以解决二阶累积量的估计方法应用到该算法上,将二阶累积量扩展到[2]阶矩不能解决的问题,例如抑制空间有色高斯噪声,重构四阶累积量并对协方差矩阵进行分解,通过谱估计公式得到非最小相位系统等。由于对称分布的随机信号的三阶累积信号的入射角方向估计。算法流程如图1所示。量为零,阵列测向中常用四阶累积量进行处理。目前,(