赵德功

(解放军91404部队，秦皇岛 066001)

基于类MUSIC的DOA估计算法

赵德功

(解放军91404部队，秦皇岛 066001)

针对相关信号波达方向(DOA)的估计问题，提出了一种基于最大差值子矩阵的信号DOA估计方法。对利用Toepllitz构造的满秩矩阵进行特征值分解，得到排序后的特征值，并利用特征值的差值实现满秩矩阵筛选，同时结合传统MUSIC 算法实现信号DOA估计。理论分析与仿真实验表明，本文所提方法在相关信号DOA估计方面具有更好的分辨力。

波达方向估计；相关信号；Toeplitz 矩阵

0 引 言

利用传感器进行波达方向估计是信号处理的重要研究方向，在雷达、声纳以及无线通信等领域具有广泛的应用[1-2]。基于噪声子空间的多重信号分类(MUSIC)、求根形式多重信号分类(Root-MUSIC)以及信号频率估计(ESPRIT)[3]等算法可以突破瑞利限，提高DOA估计的精度，但对于信号个数未知的情况，子空间算法的应用具有局限性。基于最小均方误差无失真响应(MVDR)算法[4]尽管不需要信号源个数等先验知识，但瑞利限制会使波达方向(DOA)的估计精度降低。上述传统方法需要相关矩阵非奇异，即假定信号源间不相关。但是，多径传播、敌方转发干扰等应用场景都可能导致信号源之间相关。

针对相关矩阵奇异的问题，目前的主要解决方法有阵列数据空间平滑处理(SS)算法[5-6]以及基于Toeplitz子矩阵算法。空间平滑处理算法通过对接收数据进行平滑，使得相关矩阵满秩，但只适用于方向矩阵具有范德蒙德结构的阵列。Han在其文章中[7]介绍了Toeplitz算法，但该算法主要有2个缺陷：(1)需要信号源个数作为先验知识；……