文档介绍：改进空间平滑算法在复杂环境多信号测向中的运用
该论文来源于网络，本站转载的论文均是优质论文，供学****和研究使用，文中立场与本网站无关，版权平滑算法可运用到直线阵分析中，假设阵元间的间距为d，当有D个光源辐射到由M个阵元构成的天线阵列中，将第i个辐射信号表示为si，其入射角度记为β，其中i=1、2、3……D。可通过以上条件第i个阵元的相位差。运用空间平滑算法主要是为了使矩阵是满秩矩阵，将多个阵元划分成若干组，分别增加一个阵元来得到新的子矩阵[1]。如果得到某个矩阵为满秩矩阵时，则将其作为相关矩阵，将待分析特征空间转变成两个互为正交关系的子空间。在进行相干处理时，可直接利用有关表达式来处理。但是由于空间平滑算法是基于直线矩阵来应用的，不能判断多个信号的仰角和方向角，使其不能运用在无线电信号测向中。要想估计信号多个角度，至少要建立面阵。
改进后的空间平滑算法
空间平滑算法能达到对信号进行去相干处理的作用，但是天线孔径随着减少，由此造成测定的信号数量较少，无法保证信号测向效率。从空间平滑处理步骤可发现，不同子矩阵如果将首个天线阵元作参考，那么方向矩阵和原参考矩阵间相差一旋转因子矩阵，即是两者对应的值域空间相同。根据直线阵可得到其倒序阵，之后将原方向矩阵左乘倒序矩阵后，能得到新的方向矩阵，这一矩阵和直线阵之间只相差一旋转矩阵，这些矩阵间有一定联系，将其作为原直线阵的共轭倒序阵。如果对共轭矩阵运用空间平滑算法，则得到的结论和已有结论相符合。因此，可利用这一矩阵进行信号测向。由于共轭倒序矩阵能通过增加子矩阵数目来进行空间平滑处理，能保证环境中多个信号测向完整性，得到有效的测向结果。
2 基于改进空间平滑算法的多信号测向技术
空间平滑是较为典型的一种信号方向估算方法，该算法在对阵列接收数据协方差矩阵进行做特征值分解后，将大的噪声环境划分成多个的子空间，在此基础上可进行信号仰角和方位角的测定。对于M阵元方向相同的矩阵，当位于空间某处有N个点源时，阵列会接收一定量快拍信号。当空间信号源非相干时，可进行矩阵特征值计算，得到噪声子空间和信号子空间。利用两个空间中各个矢量都正交的特点，能求出信号到达角。
为了比较改进空间平滑算法和空间平滑算法的应用性能，本文对天线阵元数为8，信号数目为6，且噪声环境分别是相干信号、非相干信号及混合信号等情况进行仿真，根据估计结果分析算法性能。其中不同信号源位置分被为20°、30°、40°、50°、60°、70°。首先进行非相干信号环境的仿真，其中6个信号是独立的，在信号互不相干的情况下，对其进行空间角度的估计。从DOA估计功率谱可观察到，改进后的空间平滑算法对各个空间信号都能得出有效的估计结果，说明该算法有较好的检测性能。但是以往的空间平滑算法使用时会受到环境限制，一般来讲，当环境中的信噪比达到15dB时，才可估计出的6个信号源的空间角度，而信噪比低于-10dB时，无法检测出信号位置，主要是由于子矩阵数量不足造成的。
其次进行相干信号仿真分析。假设6个信号源之间是相关的，分别设定环境信噪比为15dB和-10dB，再次检测环境中的信号位置。从DOA估计功率谱中可得出，改进算法对不同环境下的信号源都能进