MUSIC算法的研究及DSP实现

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DOA (Direction-of-Arrival)估计是阵列信号处理领域中的重要的研究方向,它在雷达、通信、声纳、导航、电子对抗以及智能天线等多个技术领域有着极为广阔的应用前景。基于阵列信号处理的波达方向估计是空间谱估计研究的主要课题。以现代谱分析理论为基础的超分辨空间谱估计技术,目的在于解决信号源的高分辨和高精度测向问题。Schmidt提出的MUSIC (Multiple Signal Classification)算法是最经典的超分辨率空间谱估计方法,在理想条件下,该算法能精确地估计空间上互不相关信号的波达方向。然而,MUSIC算法却不能很好地分辨出小信噪比信号的波达方向。因为许多人工信号都具有循环平稳性,利用循环平稳性提高处理性能的研究,已经成为阵列信号处理中的一个热点。该方法充分地利用了目标信号的信息,这样就进一步提高信号的处理质量,具有更好的噪声抑制特性和分辨能力,但是它对循环相关信号的分辨力受到限制,基于这一缺点本文又介绍了改进的循环互相关MUSIC算法。由于MUSIC算法在对相干信源进行估计时性能严重下降甚至失效,本文还介绍了空间平滑MUSIC算法以及改进的空间平滑MUSIC算法。本文在介绍MUSIC算法的原理的基础上,利用MATLAB进行仿真,研究MUSIC算法及其改进算法的性能。仿真结果表明,MUSIC算法在特定的条件下具有很高的分辨力,估计精度及稳定性。针对MUSIC算法的不足提出了改进算法,并对改进算法进行仿真,得到了良好的效果。随着微处理器技术的发展,DSP芯片的运算速度在不断提高,超分辨测向的实时性成为了现实,特别是MUSIC算法的实时实现更是对这一领域的发展有着重要的现实意义。本文所涉及的空间谱估计测向系统,以浮点处理器ADSP-TigerSHARC101为测向处理平台,利用MUSIC算法完成测向。上述各种算法的原理、实现步骤及程序流程图都在文中进行了描述。
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