王新贺，周　围,2

(1.重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065；

2.重庆邮电大学 光电工程学院，重庆 400065)



改进的Root-MUSIC算法的DoA估计

王新贺1，周围1,2

(1.重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065；

2.重庆邮电大学 光电工程学院，重庆 400065)

Foundation Item:National High Technology Research and Development Program of China(No.2009AA011302); Key Project of Graduate Education Innovation Project, Chongqing University of Post and Telecommunications(No.Y201019); Scientific Research Project of Chongqing Education Committee(No.KJ090513); Key Lab Special Fund of Chongqing Science & Technology Committee.

摘要：快速求根多重信号分类 (Root-Multiple Signal Classification, Root-MUSIC)算法是利用信号源个数构建多项式，估计信源的波达方向(Direction of Arrival, DoA)，有阵列孔径的损失。为了提高快速算法的DoA估计性能，提出了改进的Root-MUSIC 算法。改进算法利用阵元个数构建多项式，没有阵列孔径的损失，提高了DoA估计性能。通过对快速算法与改进算法的仿真分析可以证实，改进算法在估计成功率和均方根误差等方面的性能都要远远的优于快速算法。虽然改进算法在复杂度上稍高于快速算法，但是其总的复杂度并不高，改进算法更适于应用。

关键词：波达方向估计；快速算法；估计性能；复杂度

0引言

波达方向估计是阵列信号处理中的重要研究内容[1-2]，由于对信号实时处理的需求，快速DoA估计已是研究的热点。然而，经典算法较高的复杂度严重阻碍了快速DoA估计的发展，其复杂度主要集中在两个模块：一个是子空间获取的特征值分解模块、另一个是角度估计的谱峰搜索模块。目前，有很多学者提出了等效这两个模块的快速DoA估计算法，如传播算子 (Propagator method, PM)算法[3]、多级维纳滤波器 (multistage Wiener filter, MSWF)算法[4]，这两种算法避免了特征值分解。文献[5]利用噪声矢量对应的特征值小于信号矢量对应的特征值，通过求取极限的方式获得噪声子空间。……