论文部分内容阅读
[摘 要]针对短波测向的需求，本文首先介绍了短波信号的特点，再介绍了空间谱估计中的MUSIC方法。同时对该方法进行了Matlab仿真，并且确定了其FPGA实现方案，该方法通过求取协方差矩阵、构建噪声子空间和谱峰搜索等方法实现短波信号的DOA估计。最后通过对FPGA进行性能测试，得到短波信号DOA估计的结果。
[关键词]短波测向；MUSIC；DOA；FPGA
中图分类号：TN911.7 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）12-0366-02
1 引言
短波通信作为传统的通信手段， 由于传播信道具有不可摧毁性，短波信号在通信、雷达等领域一直得到大量应用[1-2]，对感兴趣短波信号进行测向也是非常必要的；而传统的一些方法寻求以适当的阵结构，并对各阵元接收信号进行适当合成，以实现短波信号的测向，这些方法测向性能受天线阵几何尺寸的限制，在同一波束宽度内，当有两个或以上方向的来波时，难以将它们分辨出来，即传统的方法无法突破其瑞利极限。随着电磁环境的日益复杂，传统的短波测向方法已不能满足当前短波信号监测的需求。
空间谱估计[3]是新兴的一种测向技术，该技术是阵列信号处理领域的一个重要研究方向，在雷达、声纳和通信领域都有广泛的应用。近些年来人们也提出了各种有效而且实用的空间谱估计算法[4-5]，如MUSIC（多重信号分类）算法，通过对阵列的采样协方差矩阵进行特征分解，进而估计出信号的DOA（波达方向）。采用空间谱估计等新技术，对短波信号进行有效的监测，可以提高测向和定位精度。本文研究了MUSIC方法，将其应用到短波信号的测向中， 进行了Matlab仿真，最后提出了FPGA设计方案，并进行了性能测试。
2 MUSIC方法在短波测向中的应用
短波测向系统由短波天线阵列、短波DOA估计单元等组成。短波天线阵列利用多个天线阵元进行信号接收，并将接收信号送给短波DOA估计单元进行处理。短波DOA估计单元通过采用MUSIC方法进行短波信号DOA的估计，如图1所示。
其中M个天线阵元均匀直线排列，各单元间距为d，波长为λ，布置成一个天线阵列。设有P（P （1）
式中，方向向量，I（t）为噪声和干扰向量。
在短波DOA估计单元中，求取阵列接收信号向量的协方差矩阵
（2）
其中Rs是信号的协方差矩阵，对R进行特征分解，得到
（3）
式中Es 是由大特征值对应的信号子空间；EN 是由小特征值对应的噪声子空间。通过对空间谱进行谱峰搜索求取信号的DOA，如下式所示：
（4）
3 MUSIC方法仿真和FPGA设计
3.1 MUSIC方法的Matlab仿真
在MATLAB环境中对MUSIC方法进行仿真，假设一个频率为5MHz的短波BPSK信号，入射到一个6元均匀线性阵列中，入射角度为70°，阵元间隔为半个波长。信号信噪比SNR=10dB，采样快拍数为200。如图2所示为MUSIC方法的DOA估计示意图，可以看出该方法
可以有效估计出信号的入射方位角。
3.2 FPGA设计
本节研究了MUSIC方法的FPGA设计和仿真，FPGA芯片选用Xilinx公司的XC5VLX50T，编程语言为VHDL，仿真工具为ModelSim SE 6.5a，如图3所示为FPGA设计示意图。
首先在FPGA中使用RAM存储数据，计算协方差矩阵；同时对其进行特征值分解，利用AIC准则判断出信源个数，得到噪声子空间；再将噪声子空间存入ROM，利用噪声特征向量和信号向量的正交关系构造谱峰函数，并进行一维谱峰搜索，得到信号入射角度。
在图4中En为存入ROM的噪声子空间，angle为估计出的入射角度，valid为其有效信號，可以看出大约从第190个抽样点开始将En存入ROM，大约从3580个抽样点时完全输出估计角度，这样一来可以得出MUSIC算法处理一组数据的时钟周期约为3390。
MUSIC方法占用资源测试是在逻辑分析仪深度为2048、宽度为500的条件下进行的。从图5可以看出MUSIC算法片上寄存器使用率是10%，片上查找表的使用率是9%等。
4 结束语
MUSIC方法具有角度估计精度高的特点，可以应用到短波测向中，实现对短波信号的DOA估计，优化短波测向的实时性。
参考文献
[1] 周鸿顺，许光宁. 短波无线电测向系统[J]. 中国无线电管理，2002（4）：36-39
[2] 丁汶平. 短波广播测向系统技术体制分析[J]. 广播与电视技术，2008（1）：92-94
[3] 王永良等. 空间谱估计理论与算法[M]. 北京：清华大学出版社，2009
[4] Schmidt R O. Multiple emitter location and signal parameter estimation[J]. IEEE Trans. on Antennas Propagat， 1986 （34）： 276-280
[5] Roy R， Kailath T. ESPRIT-A subspace rotation approach to estimation of parameter of cissoid in noise[J]. IEEE Trans. on Acoust. Speech， Signal Processing， 1986 （34）： 1340-1342
作者简介
俞春华，男，1978年4月，高级工程师，研究方向：通信信号处理和阵列信号处理。
周明星，女，1980年11月，工程师，研究方向：通信信号处理。
李政，男，1974年5月，高级工程师，研究方向：通信信号处理。
[关键词]短波测向；MUSIC；DOA；FPGA
中图分类号：TN911.7 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）12-0366-02
1 引言
短波通信作为传统的通信手段， 由于传播信道具有不可摧毁性，短波信号在通信、雷达等领域一直得到大量应用[1-2]，对感兴趣短波信号进行测向也是非常必要的；而传统的一些方法寻求以适当的阵结构，并对各阵元接收信号进行适当合成，以实现短波信号的测向，这些方法测向性能受天线阵几何尺寸的限制，在同一波束宽度内，当有两个或以上方向的来波时，难以将它们分辨出来，即传统的方法无法突破其瑞利极限。随着电磁环境的日益复杂，传统的短波测向方法已不能满足当前短波信号监测的需求。
空间谱估计[3]是新兴的一种测向技术，该技术是阵列信号处理领域的一个重要研究方向，在雷达、声纳和通信领域都有广泛的应用。近些年来人们也提出了各种有效而且实用的空间谱估计算法[4-5]，如MUSIC（多重信号分类）算法，通过对阵列的采样协方差矩阵进行特征分解，进而估计出信号的DOA（波达方向）。采用空间谱估计等新技术，对短波信号进行有效的监测，可以提高测向和定位精度。本文研究了MUSIC方法，将其应用到短波信号的测向中， 进行了Matlab仿真，最后提出了FPGA设计方案，并进行了性能测试。
2 MUSIC方法在短波测向中的应用
短波测向系统由短波天线阵列、短波DOA估计单元等组成。短波天线阵列利用多个天线阵元进行信号接收，并将接收信号送给短波DOA估计单元进行处理。短波DOA估计单元通过采用MUSIC方法进行短波信号DOA的估计，如图1所示。
其中M个天线阵元均匀直线排列，各单元间距为d，波长为λ，布置成一个天线阵列。设有P（P
式中，方向向量，I（t）为噪声和干扰向量。
在短波DOA估计单元中，求取阵列接收信号向量的协方差矩阵
（2）
其中Rs是信号的协方差矩阵，对R进行特征分解，得到
（3）
式中Es 是由大特征值对应的信号子空间；EN 是由小特征值对应的噪声子空间。通过对空间谱进行谱峰搜索求取信号的DOA，如下式所示：
（4）
3 MUSIC方法仿真和FPGA设计
3.1 MUSIC方法的Matlab仿真
在MATLAB环境中对MUSIC方法进行仿真，假设一个频率为5MHz的短波BPSK信号，入射到一个6元均匀线性阵列中，入射角度为70°，阵元间隔为半个波长。信号信噪比SNR=10dB，采样快拍数为200。如图2所示为MUSIC方法的DOA估计示意图，可以看出该方法
可以有效估计出信号的入射方位角。
3.2 FPGA设计
本节研究了MUSIC方法的FPGA设计和仿真，FPGA芯片选用Xilinx公司的XC5VLX50T，编程语言为VHDL，仿真工具为ModelSim SE 6.5a，如图3所示为FPGA设计示意图。
首先在FPGA中使用RAM存储数据，计算协方差矩阵；同时对其进行特征值分解，利用AIC准则判断出信源个数，得到噪声子空间；再将噪声子空间存入ROM，利用噪声特征向量和信号向量的正交关系构造谱峰函数，并进行一维谱峰搜索，得到信号入射角度。
在图4中En为存入ROM的噪声子空间，angle为估计出的入射角度，valid为其有效信號，可以看出大约从第190个抽样点开始将En存入ROM，大约从3580个抽样点时完全输出估计角度，这样一来可以得出MUSIC算法处理一组数据的时钟周期约为3390。
MUSIC方法占用资源测试是在逻辑分析仪深度为2048、宽度为500的条件下进行的。从图5可以看出MUSIC算法片上寄存器使用率是10%，片上查找表的使用率是9%等。
4 结束语
MUSIC方法具有角度估计精度高的特点，可以应用到短波测向中，实现对短波信号的DOA估计，优化短波测向的实时性。
参考文献
[1] 周鸿顺，许光宁. 短波无线电测向系统[J]. 中国无线电管理，2002（4）：36-39
[2] 丁汶平. 短波广播测向系统技术体制分析[J]. 广播与电视技术，2008（1）：92-94
[3] 王永良等. 空间谱估计理论与算法[M]. 北京：清华大学出版社，2009
[4] Schmidt R O. Multiple emitter location and signal parameter estimation[J]. IEEE Trans. on Antennas Propagat， 1986 （34）： 276-280
[5] Roy R， Kailath T. ESPRIT-A subspace rotation approach to estimation of parameter of cissoid in noise[J]. IEEE Trans. on Acoust. Speech， Signal Processing， 1986 （34）： 1340-1342
作者简介
俞春华，男，1978年4月，高级工程师，研究方向：通信信号处理和阵列信号处理。
周明星，女，1980年11月，工程师，研究方向：通信信号处理。
李政，男，1974年5月，高级工程师，研究方向：通信信号处理。