刘小忠,闵 威,张孟达,朱子平

(1.中国电子科技集团公司第三十八研究所,安徽合肥230088;2.电子科技大学电子工程学院,四川成都611731)

0 引言

随着信号处理带宽的增加,宽带信号在通信领域中的应用越来越广泛,宽带信号的空间谱估计成为了阵列信号处理领域的重点和难点之一。传统的宽带信号处理方法有两大类方法：非相干信号子空间(ISM)方法和相干信号子空间(CSM)方法。非相干信号子空间(ISM)[1-2]算法虽然能够估计宽带独立信号,但是不能估计相干信号,且计算量大。为了提高估计性能、解决相干信源的问题,Wang等人提出了相干信号子空间(CSM)算法[3-5]。在此基础上,人们又提出了信号子空间变换(Signal Subspace Transform,SST)算法[6]、旋转信号子空间(Rotational Signal Subspace,RSS)变换算法[7-8]。该类方法虽然能够解决相干信源的问题,但是当多个相干信号源相干时,RSS算法就不能估计出相干信号的DOA。文献[9-10]研究了高阶累积量方法在宽带信号DOA估计方面的应用,该类方法虽然能够抑制高斯白噪声和任意高斯色噪声,但是当独立信号和相干信号共存时,该类方法无法估计出相干信号的DOA。针对这个问题,提出了一种新方法,该方法首先将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带信号的自相关矩阵,再通过MUSIC算法估计出各个窄带频率处的DOA,将各个窄带频率处的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索方法得到宽带独立信号的DOA估计;然后分离出独立信号的信息,构建出一个只包含相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的来波方向。……