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
针对载频重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的...针对载频重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。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
为提高声场空域中目标参数估计的精度,将四元数理论应用于均匀圆型声矢量阵列的二维空间角度估计中,建立了基于四元数模型的信号接收模型,推导了圆型声矢量阵的四元数导向矢量,给出了二维波达角估计的四元数域空间谱算法。考虑算法的软...为提高声场空域中目标参数估计的精度,将四元数理论应用于均匀圆型声矢量阵列的二维空间角度估计中,建立了基于四元数模型的信号接收模型,推导了圆型声矢量阵的四元数导向矢量,给出了二维波达角估计的四元数域空间谱算法。考虑算法的软硬件可实现性,理论分析了算法的内存占用空间和计算量。此外,分析了圆阵半径对侧向性能的影响,为实际工作中圆阵的半径选取提供了一定的依据。仿真结果表明,基于四元数模型的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的分辨力较高,抗干扰能力较强,提高了信号参数估计的精度。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。
文摘针对载频重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法的载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。
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。
文摘为提高声场空域中目标参数估计的精度,将四元数理论应用于均匀圆型声矢量阵列的二维空间角度估计中,建立了基于四元数模型的信号接收模型,推导了圆型声矢量阵的四元数导向矢量,给出了二维波达角估计的四元数域空间谱算法。考虑算法的软硬件可实现性,理论分析了算法的内存占用空间和计算量。此外,分析了圆阵半径对侧向性能的影响,为实际工作中圆阵的半径选取提供了一定的依据。仿真结果表明,基于四元数模型的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的分辨力较高,抗干扰能力较强,提高了信号参数估计的精度。
