多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法,其利用信号子空间和噪声子空间相互正交的特性,估计出入射信号的波达方向(direction of arrival,DOA)。文章以二维高精度DOA估计的应用需求为目标,...多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法,其利用信号子空间和噪声子空间相互正交的特性,估计出入射信号的波达方向(direction of arrival,DOA)。文章以二维高精度DOA估计的应用需求为目标,通过分析MUSIC算法中各个步骤的计算特点,提出了一种算法的实现方法,并在现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)上完成了各个模块硬件电路的设计验证。该方法利用矩阵元素行列序号的对称性,得到了一种计算协方差矩阵的并行化分解方案;采用阈值比较法提高特征分解速度的同时,避免了最值求解,降低了硬件复杂度;在谱峰搜索中使用分步搜索法来提高实时性,并设计了专用硬件电路计算方向向量,以节省存储资源和避免数据读取延时带来的性能损失;与传统实现方法相比,实现了高精度和高实时性的统一。实验结果表明,该方法中的硬件实现方案在100 MHz工作频率的FPGA芯片上,完成一次精度为0.1°的二维DOA估计耗时3~5ms,具有精度高、速度快、资源消耗少的优势。展开更多
针对二维多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法在进行波达方向(direction of arrival,DOA)估计时计算速度慢、运算复杂度高的缺点,提出基于鸡群算法的二维MUSIC谱峰搜索算法.该算法将鸡群算法与MUSIC算法相结合,在...针对二维多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法在进行波达方向(direction of arrival,DOA)估计时计算速度慢、运算复杂度高的缺点,提出基于鸡群算法的二维MUSIC谱峰搜索算法.该算法将鸡群算法与MUSIC算法相结合,在谱峰搜索部分应用鸡群算法优化,利用鸡群算法寻优能力强的优点,快速搜索出谱峰所对应的角度.仿真实验表明,鸡群算法能有效克服谱峰搜索中出现的计算量大、计算复杂度高等问题,通过与其他仿生算法相比较,鸡群算法具有更快的收敛性、更强的稳定性以及更好的精确度.展开更多
为解决现有测向系统体积大、运算量高、成本高、同步采集困难等问题,设计了一种低成本高精度二维测向系统,由五阵元十字型天线阵列及HackRF One同步采集子系统组成。该测向系统通过外接频率源、引入时间同步信号以及初始相位校准分别实...为解决现有测向系统体积大、运算量高、成本高、同步采集困难等问题,设计了一种低成本高精度二维测向系统,由五阵元十字型天线阵列及HackRF One同步采集子系统组成。该测向系统通过外接频率源、引入时间同步信号以及初始相位校准分别实现了接收设备间频率同步、时间同步、相位同步,然后将同步的采集信号采用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法进行处理,估计出二维波达方向。实验结果表明,系统的同步误差可控制在一个采样周期内,定位误差小于2°,可广泛应用于雷达、声呐、室内定位等多种领域。展开更多
针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法通过空间平滑对相干信号进行处理损失阵列孔径的问题,文章提出了一种基于协方差矩阵托普利兹(Toeplitz)矩阵重构的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的波达...针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法通过空间平滑对相干信号进行处理损失阵列孔径的问题,文章提出了一种基于协方差矩阵托普利兹(Toeplitz)矩阵重构的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的波达方位估计方法。该方法首先根据阵列接收数据的协方差矩阵及其翻转矩阵来构造新协方差矩阵,并利用新协方差矩阵构造Toeplitz矩阵,然后对其进行特征值分解,得到Toeplitz矩阵的噪声子空间,利用噪声子空间求出信号空间谱,通过谱峰搜索估计入射信号的方位角。文中方法拓展了阵列孔径,增加了可估计相干信号的数量,提升了方位估计的性能,提高了阵列的空间分辨率。仿真和湖上实验数据处理结果表明,文中方法可估计出更多的相干信号,而且在低信噪比、少快拍以及信号入射角度间隔较小时仍然具有良好的方位估计性能。展开更多
为了降低波束域多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计接收信号到达时间(time of ar-rival,TOA)的计算复杂度,提高算法的抗噪性能,提出一种基于TK算子(Teager-Kaiser operator)的改进算法。利用TK算子对数据瞬时...为了降低波束域多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计接收信号到达时间(time of ar-rival,TOA)的计算复杂度,提高算法的抗噪性能,提出一种基于TK算子(Teager-Kaiser operator)的改进算法。利用TK算子对数据瞬时变化敏感的特性,将接收信号与参考信号的相关函数经过TK算子处理,估计出波束域转换矩阵和波束域输出数据,再用MUSIC时延估计算法估计TOA。仿真结果说明,该方法比波束域MUSIC时延估计算法计算量小,并更好地抑制了多径信号噪声影响,高分辨率的估计性能得到了明显改善。展开更多
文摘多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法是一种经典的空间谱估计算法,其利用信号子空间和噪声子空间相互正交的特性,估计出入射信号的波达方向(direction of arrival,DOA)。文章以二维高精度DOA估计的应用需求为目标,通过分析MUSIC算法中各个步骤的计算特点,提出了一种算法的实现方法,并在现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)上完成了各个模块硬件电路的设计验证。该方法利用矩阵元素行列序号的对称性,得到了一种计算协方差矩阵的并行化分解方案;采用阈值比较法提高特征分解速度的同时,避免了最值求解,降低了硬件复杂度;在谱峰搜索中使用分步搜索法来提高实时性,并设计了专用硬件电路计算方向向量,以节省存储资源和避免数据读取延时带来的性能损失;与传统实现方法相比,实现了高精度和高实时性的统一。实验结果表明,该方法中的硬件实现方案在100 MHz工作频率的FPGA芯片上,完成一次精度为0.1°的二维DOA估计耗时3~5ms,具有精度高、速度快、资源消耗少的优势。
文摘针对二维多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法在进行波达方向(direction of arrival,DOA)估计时计算速度慢、运算复杂度高的缺点,提出基于鸡群算法的二维MUSIC谱峰搜索算法.该算法将鸡群算法与MUSIC算法相结合,在谱峰搜索部分应用鸡群算法优化,利用鸡群算法寻优能力强的优点,快速搜索出谱峰所对应的角度.仿真实验表明,鸡群算法能有效克服谱峰搜索中出现的计算量大、计算复杂度高等问题,通过与其他仿生算法相比较,鸡群算法具有更快的收敛性、更强的稳定性以及更好的精确度.
文摘为解决现有测向系统体积大、运算量高、成本高、同步采集困难等问题,设计了一种低成本高精度二维测向系统,由五阵元十字型天线阵列及HackRF One同步采集子系统组成。该测向系统通过外接频率源、引入时间同步信号以及初始相位校准分别实现了接收设备间频率同步、时间同步、相位同步,然后将同步的采集信号采用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法进行处理,估计出二维波达方向。实验结果表明,系统的同步误差可控制在一个采样周期内,定位误差小于2°,可广泛应用于雷达、声呐、室内定位等多种领域。
文摘针对传统波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法通过空间平滑对相干信号进行处理损失阵列孔径的问题,文章提出了一种基于协方差矩阵托普利兹(Toeplitz)矩阵重构的多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的波达方位估计方法。该方法首先根据阵列接收数据的协方差矩阵及其翻转矩阵来构造新协方差矩阵,并利用新协方差矩阵构造Toeplitz矩阵,然后对其进行特征值分解,得到Toeplitz矩阵的噪声子空间,利用噪声子空间求出信号空间谱,通过谱峰搜索估计入射信号的方位角。文中方法拓展了阵列孔径,增加了可估计相干信号的数量,提升了方位估计的性能,提高了阵列的空间分辨率。仿真和湖上实验数据处理结果表明,文中方法可估计出更多的相干信号,而且在低信噪比、少快拍以及信号入射角度间隔较小时仍然具有良好的方位估计性能。
文摘为了降低波束域多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计接收信号到达时间(time of ar-rival,TOA)的计算复杂度,提高算法的抗噪性能,提出一种基于TK算子(Teager-Kaiser operator)的改进算法。利用TK算子对数据瞬时变化敏感的特性,将接收信号与参考信号的相关函数经过TK算子处理,估计出波束域转换矩阵和波束域输出数据,再用MUSIC时延估计算法估计TOA。仿真结果说明,该方法比波束域MUSIC时延估计算法计算量小,并更好地抑制了多径信号噪声影响,高分辨率的估计性能得到了明显改善。
