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(信息工程大学 信息系统工程学院，郑州 450002)



一种对称α稳定分布噪声环境下DOA估计新算法*

马金全**，葛临东，童 莉

(信息工程大学 信息系统工程学院，郑州 450002)

脉冲噪声环境下波达方向(DOA)估计是阵列信号处理领域一个新兴研究方向。针对α稳定分布噪声环境下经典MUSIC算法性能退化的问题，提出了一种新的基于非线性压缩核函数(NCCF)的DOA估计算法。该算法利用基于NCCF的有界矩阵代替了MUSIC的协方差矩阵，通过对有界矩阵进行特征分解确定信号子空间和噪声子空间，借用MUSIC谱估计公式进行谱峰搜索，得到DOA的估计值。仿真结果表明，NCCF-MUSIC算法运算复杂度较低，相比于基于分数低阶统计量(FLOS)的MUSIC方法和基于广义类相关熵(GCAS)的MUSIC算法，该方法具有更好的准确度和稳定性。

波达方向估计; α稳定分布; 非线性压缩核函数; MUSIC 算法; 非高斯信号处理

1 引 言

波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计是阵列信号处理的重要研究内容之一，在雷达、声纳、通信等领域具有重要的应用价值。多重信号分类(MUSIC)算法在特定条件下具有较好的分辨力、估计精度和稳定性，现已成为一种DOA估计的经典方法[1]。近年来，随着α稳定分布理论的研究进展，许多结果表明用α稳定分布来描述大气噪声和人为脉冲干扰优于采用高斯分布的模型[2]。为了提高脉冲噪声环境下MUSIC算法的估计性能，多种新算法被提出，例如FLOM-MUSIC[3]、TF-FLOM-MUSIC[4]、GCAS-MUSIC[5]等。然而，上述算法要么依赖于对稳定分布噪声特性参数的先验知识，要么算法实现复杂度较高，从而影响了算法的实际应用。

在对称α稳定分布噪声条件下，本文提出了一种新的基于压缩核函数的MUSIC算法(简称为NCCF-MUSIC)，该算法不依赖于对噪声先验知识的了解，并且算法复杂度低，具有良好的估计稳定性。……