【摘 要】
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阵列信号处理在最近几十年得到了迅速的发展与应用,其中方位角估计是其核心内容之一.Schmidt于1979年提出了多重信号分类算法(MUSIC),在高分辨目标方位估计领域中具有里程碑
【机 构】
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中国科学院声学研究所,北京,100080
【出 处】
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中国声学学会2006年全国声学学术会议
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阵列信号处理在最近几十年得到了迅速的发展与应用,其中方位角估计是其核心内容之一.Schmidt于1979年提出了多重信号分类算法(MUSIC),在高分辨目标方位估计领域中具有里程碑的意义.Schmidt最初提出的算法针对窄带信号应用背景,后来许多学者提出宽带MUSIC算法,基本上分为两类:一类是非相干信号子空间算法(ISM)[1],它实际是窄带算法在宽带信号上的直接推广,优点是算法简单直观,缺点是信噪比门限较高,且因其在每个频点上都要应用MUSIC算法,计算量很大,另外它最大的缺点是不能估计多个相干信号源的方位.另一类为相干信号子空间算法(CSM)[2],CSM算法计算量比ISM少许多,信噪比门限低,估计算法更加鲁棒,能够估计相干信号源.
ISM和CSM算法有各自的优缺点,适用于不同的场合,通常在定位算法过程中,并没有考虑信号本身的特点,但是如果针对不同的研究对象,充分考虑目标信号本身的特征,把这些特征信息融入到定位算法中,则期望会取得更好的定位效果.
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