[发明专利]一种基于MUSIC算法的降维圆和非圆混合信号DOA估计方法

摘要

本发明公开了一种基于MUSIC算法的降维圆和非圆混合信号DOA估计方法，本发明是在经典MUSIC的基础上，研究出一种能够对具有圆和非圆特性的混合调制信号进行DOA估计的方法，该方法能够利用圆和非圆具有的特性，有效提升DOA估计性能，并能够对混合信号中的圆信号和非圆信号进行分辨。本发明提出的方法是一种把二维谱峰搜索将至一维，很大程度的降低了算法的复杂度。从仿真结果来看本发明公开的方法性能比经典MUSIC算法性能要好很多，同时复杂度也远小于经典MUSIC算法，随着混合信号中非圆信号数量的增加，混合信号的DOA估计性能整体提升。

主权项

1.一种基于MUSIC算法的降维圆和非圆混合信号DOA估计方法，其特征在于：基于MUSIC算法研究，利用圆和非圆混合信号的性质使非圆相位、入射角有效分离，将二维谱峰搜索降维到一维谱峰搜索，具体包括以下步骤：步骤一，利用圆信号和非圆信号，通过取共轭的形式实现对传统数据模型的拓展，增大接收天线孔径，即对接收信号x(t)进行重新构建得到重新构建后的接收信号为z(t)：其中，B为新的导向矩阵，表示新的信源矢量矩阵，表示新的高斯白噪声矢量矩阵；步骤二，采用MUSIC算法对构建好的接收信号z(t)求取对应的协方差矩阵在实际场景中，协方差矩阵的求法如下：其中，L为快拍数；步骤三，对协方差矩阵进行特征值分解，得到噪声子空间分块其中且信号的总个数为K个，包括K_c个圆信号和K_n个非圆信号(K＝K_c+K_n)，M是接收天线数；步骤四，构建谱峰搜索函数，进行入射角的估计，混合信号的角度估计采用的谱峰搜索函数如下：其中，a_n,k＝[a₀(θ_n,k),…,a_M‑1(θ_n,k)]^T，其中，θn,k表示第k个非圆信号；通过改变矩阵Λ(θ)中角度θ∈C[0,π]，得到P_{Mixed‑MUSIC‑NC}的不同值，当P_{Mixed‑MUSIC‑NC}取得极大值时，此时对应的角度值便是入射角的估计值。