阵列信号处理—music、Capon
空间谱估计基本原理

号,达到提取各个空间信号源信号及其特征信息和参数的目的。
阵列信号处理实质上是提高阵列输出的信噪比。 特征信息和参数一般包括:空间信号源的方向、数目、信号 的频率、相位、调制形式及波形等。
阵列信号处理具有的优点
灵活的波束控制 较高的信号增益
较强的干扰抑制能力
很好的空间分辨能力
阵列信号处理的两个主要研究方向
R UΣU i ei eiH , U [e1 eM ], Σ diag{1 , 2 ,M }
H i 1
特征值满足关系
1 2 N N 1 M 2
定义 ΣS diag[1,, N ], ΣN diag[N 1,, M ] 2 I 相对应的特征向量矩阵为
空间谱估计基本原理 MUSIC,ESPRIT算法
提纲
空间谱估计概述
阵列的数学模型及其统计特性 多重信号分类算法(MUSIC)及其性能
旋转不变子空间算法(ESPRIT)及其性能
一、空间谱估计概述
阵列信号处理
将多个传感器布置在空间的特定位置组成传感器阵列,接收
空间信号场中的信号,利用各个信号在空间位置上的差异,最大 程度地增强所需要的信号,同时抑制干扰和噪声或不感兴趣的信
ui (t ) ui (t ) (t ) (t )
si (t ) ui (t )e j(0 (t ) (t )) si (t )e j0
以阵列的某一阵元为参考阵元,则第l个阵元接收通道的信号为
xl (t ) gli si (t li ) nl (t ) l 1, 2,, M
H H U N ] = U S Σ SU S + U N Σ NU N
阵列信号处理中DOA算法分类总结(大全)讲述

阵列信号处理中的DOA (窄带)/接收过程中的信号增强。
参数估计:从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。
(DOA)θ的函数,P(θ)./经典波束形成器 注,延迟相加法和CBF 法本质相同,仅仅是CBF 法的最优权向量是归一化了的。
CBF / Bartlett 波束形成器 CBF :Conventional Beam Former ) 最小方差法/Capon 波束形成器/ MVDR 波束形成器MVDR :minimum variance distortionless response )Root-MUSIC 算法多重信号分类法解相干的MUSIC 算法 (MUSIC )基于波束空间的MUSIC 算法 TAM 旋转不变子空间法 LS-ESPRIT TLS-ESPRIT 确定性最大似然法(DML :deterministic ML )随机性最大似然法(SML :stochastic ML )最大似然估计法是最优的方法,即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能,但是通常计算量很大。
同子空间方法不同的是,最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。
只要确定了阵列各阵元之间的延迟τ,就可以很容易地得出一个传统的波达方向估计方法是基于波束形成和零波导引概念的,并没有利用接收信号向量的模型(或信号和噪声的统计特性)。
知道阵列流形 A 以后,可以对阵列进行电子导引,利用电子导引可以把波束调整到任意方向上,从而寻找输出功率的峰值。
①常规波束形成(CBF)法CBF法,也称延迟—相加法/经典波束形成器法/傅里叶法/Bartlett波束形成法,是最简单的DOA 估计方法之一。
这种算法是使波束形成器的输出功率相对于某个信号为最大。
(参考自:阵列信号处理中DOA估计及DBF技术研究_赵娜)注意:上式中,导向矩阵A表示第K个天线阵元对N个不同的信号s(i)示第i个信号s(i)在M个不同的天线上的附加权值。
MUSIC算法仿真实验

MUSIC 算法仿真实验一、数学模型与MUSIC 算法多重信号分类(MUSIC )算法的基本思想是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解,从而得到与信号分量相对应的信号子空间和与信号分量相正交的噪声子空间,然后利用这两个子空间的正交性来估计信号的参数。
考虑N 个远场信号入射到空间某阵列上,其中天线由M 个阵元组成。
当信号源是窄带的假设下,信号可用如下的复包络形式表示:00(()()()()()j t t i i j ii s t u t e s t s t e ωϕ)ωττ+−⎧=⎨−=⎩ (1) 第l 个阵元接收信号为1()()(),1,2,,Nl li i li l i x t g s t n t l τ==−+=∑"M (2)式中是第l 个阵元对第i 个信号的增益,表示第l 个阵元在t 时刻的噪声,li g ()l n t li τ表示第个信号到达第个阵元时相对于参考阵元的时延。
写为矩阵形式:i l()()()X t AS t N t =+ (3)[]12()()()()TM X t x t x t x t ="为1M ×维快拍数据矢量,[]12()()()()TM N t n t n t n t ="为1M ×维快拍噪声数据矢量,为12()[()()()]TN S t s t s t s t ="1N ×维空间信号矢量,为011012010210220201020111212122212NNM M MN 维流型矩阵(导向矢量阵),且 j j j N j j j N j j j M M MN g e g e g e g e g e g e A g e g e g e ωτωτωτωτωτωτωτωτωτ−−−−−−−−−⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦""##%#"M N ×10200[()()()]N A a a a ωω="ωN =" (4)假设阵列中各阵元是各向同性的且不存在通道不一致或互相耦合等因素的影响,则,此时导向矢量1,(,)({1,2,,},{1,2,,})ij g i j M N =∈""(5)010200()[],1,2,,ii Mi j j j T i a e e e i ωτωτωτω−−−="注意到通常τ与信号到达方向有关,因此问题可表述为:如何根据式(3)由接收到的数据()X t 去估计信号的参数,包括信号源数目,信号方向(与()S t N τ有关)等。
基于MUSIC算法的测向性能分析

基于MUSIC算法的测向性能分析MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法是一种常用的测向算法,广泛应用于无线通信领域。
它通过利用传感器阵列接收到的信号数据,实现对信号源的测向定位。
下面将从MUSIC算法的原理、性能分析以及应用场景等方面进行详细介绍。
MUSIC算法的性能可以通过两个指标进行评估:分辨能力和方位角估计误差。
分辨能力是指算法在相邻两个信号源之间能否准确判断是否存在第二个信号源,主要与阵列长度和信号源间距有关。
方位角估计误差是指算法对信号源的测向偏差,主要与阵列长度、信噪比(SNR)以及信号源的角度有关。
在信号源间距较大时,MUSIC算法的分辨能力较好,可以准确地定位多个信号源。
而当信号源间距较小时,由于其无法准确估计信号源的DOA (Direction Of Arrival),可能会出现无法区分多个信号源的情况。
此时,可以通过增加阵列长度或利用其他改进的算法来提高分辨能力。
在信噪比较高时,MUSIC算法的方位角估计误差较小,可以实现较准确的测向。
然而,信噪比较低时,由于噪声对信号的影响较大,可能会导致方向估计出现较大的误差。
在这种情况下,可以通过改进算法或加大信号源的功率来提高方位角估计的准确性。
此外,MUSIC算法还受到信号源角度选择的限制。
当信号源的角度选择在阵列的子空间中时,MUSIC算法无法准确测向。
因此,在实际应用中,需要选择合适的阵列几何结构及信号源角度。
MUSIC算法在无线通信领域具有广泛的应用。
例如,在移动通信中,可以利用MUSIC算法实现对移动信号源的快速测向,进而优化无线信号的覆盖和接收性能;在雷达领域,MUSIC算法可以应用于目标定位,实现对目标的精确测向。
综上所述,MUSIC算法是一种基于阵列信号处理的测向算法,能够实现对信号源的准确测向。
通过考虑阵列长度、信噪比、信号源间距和选择合适的阵列几何结构,可以进一步提高MUSIC算法的测向性能。
现代数字信号处理课件:阵列信号处理

阵列信号处理
2. 阵列信号协方差矩阵分解 阵列信号协方差矩阵R=E[XXH]可以写作
R
E[ x1 x1 ] E[x2 x1]
E[ x1 x2 ] E[x2 x2]
E[ x1 xM E[x2 xM
] ]
E[
xM
x1
]
E[xM x2]
E[
xM
xM
]
(7.1.11)
这是一个Hermitian方阵,则其特征分解为
di l c
1 c
( xi
sin
cosj
yi
cos
cosj
zi
sinj )
(7.1.4)
通常情况下,考虑空间有N个独立远场窄带信号入射到
M个阵元的阵列上,且有零均值高斯白噪声n(t),可以得到
阵列的输出为
x1(t) exp( j2πf011)
x2 (t
)
exp(
j2πf0
21 )
UHRU=Σ
(7.1.13)
将R=ARSAH+σ2I代入上式,可得
UH(ARSAH+σ2I)U=Σ 而酉矩阵U满足UHU=I,因此
(7.1.14)
UHARSAHU=Σ-σ2I
(7.1.15)
由上面的分析可知,Σ可分为两部分: 一是与信号对应
的大特征值,由ARSAH和RN提供;二是与噪声对应的小特征 值σ2,由RN提供。即
则各阵元第k次快拍的采样值的矩阵形式为
X(k)=AS(k)+N(k)
(7.1.7)
由于S(k)随k变化,且其初相通常为均匀分布,一阶统
计量(均值)为零,所以不能直接采用一阶统计量来提取方向
信息。而二阶统计量可以消除信号S(k)的随机初相,可以用
阵列信号处理中的DOA估计算法

阵列信号处理中的DOA估计算法摘要:本文简要介绍了阵列信号处理的基本知识和其数学模型,并且对阵列信号处理中很重要的来波方向(DOA)估计方法进行了比较,主要包括古典谱估计方法、Capon最小方差法、多重信号分类(MUSIC)算法以及旋转不变因子空间(ESPRIT)算法。
通过这些算法的介绍和比较,我们可以很方便地在不同的情况下选择不同的算法去对信号的来波方向进行估计。
关键词:阵列信号处理;来波方向(DOA);MUSIC;自相关矩阵;特征分解;ESPRIT DOA Estimation Algorithms in Array Signal Processing Abstract:In this paper, we have introduced the basic knowledge and data model of array signal processing and have compared many DOA estimation methods in array signal processing,which included classical spectrum estimation method、Capon minimum variance method、MUSIC method and ESPRIT method。
Through the introduction and comparison of these algorithms,we can choose different algorithm to estimate the DOA of signal in different situation,conveniently。
Key word s:array signal processing;DOA;MUSIC;self-correction matrix;eigendecomposition;ESPRIT1.引言近几十年来,阵列信号处理作为信号处理的一个重要分支,在声纳、雷达、通信以及医学诊断等领域得到了相当广泛的应用和发展。
MUSIC方法_清华大学《现代信号处理》讲义_-张贤达

改进方法1: (求根MUSIC方法)
基本思想:Pisarenko谐波分解 (不需一维搜索)
a H ( )G 0
j
或
j ( m 1)
G H a( ) 0
T
a( ) 1, e , , e
z e j
p( z ) 1, z, , z
m 1 T
波束形成器:
w opt
1 H R xx a (d ) 1 H a(d )R xx a (d )
5. 改进的MUSIC方法
改进方法1:
ˆ ( ) a H ( )Ua P( ) H a ( )GG H a( )
p
ˆ 2 U
i 1
2 i
i
H s s 2 k k
观测空间 = 信号子空间 + 噪声子空间
特征值分解后,与大特征值对 应 与小特征值对 应
子空间的几何意义:
U S, G
H H H S S S S G H U U H S, G H I H G S G G G
S S I p , GH G Im p , G H S 0 S H G 0
Vandermonde矩 阵
j p e j ( m 1) p e 1
方向矩阵
满列秩 1 2 p
1 j1 e j ( m 1)1 e
1 e j2 e j ( m 1)2
2
加性噪声
2
1 lim N N
2
n 1
N
z (n) w H E x(n)x H (n) w
2
MUSIC算法原理

MUSIC算法原理MUSIC (Multiple Signal Classification) 算法是一种用于频谱估计和波束形成的高分辨率算法。
它最早由Schmidt在 1986 年提出,用于空间谱估计。
MUSIC 算法的基本原理是将接收到的信号进行空间谱分解,并通过计算特征向量对信号源进行定位。
1.接收到的信号通过阵列天线进行采样,得到信号向量。
信号向量表示每个阵列元素接收到的信号振幅。
2.构建协方差矩阵。
协方差矩阵表示接收到的信号之间的相关性。
协方差矩阵可以通过信号向量的内积进行计算。
3.对协方差矩阵进行特征分解。
特征分解可以得到协方差矩阵的特征值和特征向量。
4.根据特征值和特征向量,计算谱估计。
谱估计是通过将信号向量投影到特征向量的子空间中,得到信号源的空间谱。
特征值较大的特征向量对应的子空间贡献较大,而特征值较小的特征向量则表示噪音。
5.根据谱估计结果,确定信号源的角度。
当信号源角度为0度时,谱估计结果最大,此时信号源沿阵列法线方向;而当信号源角度不为0度时,谱估计结果较小。
MUSIC算法的核心思想是通过计算信号的空间谱,从而实现高分辨率的信号源定位。
它可以处理多路径传播和相干信号,对于不同角度的信号源能够实现较好的角度分辨率。
MUSIC算法广泛应用于雷达、无线通信、声纳等领域。
1.高分辨率:MUSIC算法可以实现较好的信号源定位效果,通过计算信号的空间谱,可以对信号源进行准确的角度估计。
2.对多路径传播和相干信号有较好的处理能力:MUSIC算法可以通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量,对多路径传播和相干信号进行分离和定位。
3.算法简单:MUSIC算法的步骤相对简单,容易实现和理解。
它不需要复杂的参数估计和信号模型,只需进行简单的矩阵运算即可得到信号源的定位结果。
1.阵列结构需知:MUSIC算法对阵列结构要求较高,需要事先知道阵列几何结构的具体信息,如阵列元素之间的距离、阵列元素的位置等。
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宽带信号中的三种二维平面阵DOA估计宽带信号中的三种二维平面阵DOA估计
一. 背景
目前关于阵列窄带信号的高分辨算法已比较成熟,但是随着信号处理技术的发展,信号环境日趋复杂,信号形式多样,信号密度日渐增大,窄带阵列探测系统的确定逐渐显示出来。
由于宽带信号具有目标回波携带的信息量大,有利于目标探测、参量估计和目标特征提取等特点,在有源探测系统中越来越多地得到应用。
而在无源探测系统中,利用目标辐射的宽带连续谱进行目标检测是有效发现目标的一种重要手段。
ISM 方法把宽带信号在频域分解为J 个窄带分量,然后在每一个子带上直接进行窄带处理。
因为信号为调频信号,所以信号在时域的分段实际上就是频域的分段。
将信号分解为窄带信号后,我们就可以利用窄带算法进行处理,最后将各个结果进行加权综合,即可得到最终的结果。
二维DOA 估计是阵列信号处理中的重要内容,通过二维DOA 估计可以得到信号源在平面中的角度信息。
一般采用L 型、面阵和平行阵或矢量传感器实现二维参数的估计,多数有效的二维DOA 估计算法是在一维DOA 估计的基础上,直接针对空间二维谱提出的,如二维MUSIC 算法以及二维CAPON 算法等。
这两种算法可以产生渐进无偏估计,但要在二维参数空间搜索谱峰,计算量相当大。
而采用二维ROOT MUSIC 算法可以减小计算量,但是需要付出精度下降的代价。
本次报告将结合宽带信号和二维DOA 估计算法,进行相关的算法介绍和仿真。
二. 算法介绍
1. 接收信号模型:
图 1 平面阵列示意图
如图1所示,设平面阵元数为M ×N ,信源数为K 。
信源的波达方向为11(,),,(,)k k θφθφL ,
第i 个阵元与参考阵元之间的波程差为:
2(cos sin sin sin cos )/i i i x y z βπφθφθθλ=++
设子阵1沿x 轴的方向矩阵为x A ,而子阵2的每个阵元相对于参考阵元的波程差就等于子阵1的阵元的波程差加上2sin sin /d πφθλ,所以接收信号为
121()()()y x y x y M x A D A A D A X S N A D A -⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
M
协方差矩阵为
H H H s s s n n n R XX E D E E D E ==+
其中,s D 代表由最大的K 个特征值构成的一个K ×K 对角阵,n D 代表由MN-k 个较小的特征值构成的对角矩阵, s E 和n E 分别代表由s D 和n D 对应的特征值构成的特征矢量。
沿x 轴的方向矩阵可以表示为:
`11`11`11
`112cos sin /2cos sin /2(1)cos sin /2(1)cos sin /11j d j d x j N d j N d e e A e e πφθλπφθλπφθλπφθλ------⎡⎤
⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
L M M L 沿y 轴的方向矩阵可以表示为:
`11`11`11
`112sin sin /2sin sin /2(1)sin sin /2(1)sin sin /11j d j d y j N d j N d e e A e e πφθλπφθλπφθλπφθλ------⎡⎤
⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
L M M L 2. 二维MUSIC 算法
2.1 原理介绍
阵列协方差矩阵通过奇异分解,可以划分为噪声子空间和信号子空间,即
H H s s s N N N R U U U U =∑+∑
因为方向矩阵A 中的各个列向量与噪声子空间正交,所以当方向矩阵中的角度为波达
方向时两者相乘的值会很小,根据这个性质,得到该阵列空间谱函数为
1
()()()()()MUSIC H
H
y x N N y x P a a E E a a θθφθφθφθφ=
⎡⎤⎡⎤⊗⊗⎣⎦⎣⎦
,,,,
通过变化角度,找到的波峰位置就是估计的信源的二维角度。
2.2 算法流程
2.3算法仿真
快拍数L=100,目标数K=3,8×8的方阵,假设源信号的仰角为10°,25,方位角为35°,45°,信噪比为20dB,宽带信号为基带频率为80Hz,带宽为40Hz的信号。
并将该信号在时域上均分为5段。
二维宽带MUSIC第1段
图 2 二维MUSIC第一段信号
图 3 二维MUSIC 第二段信号
图 4 二维MUSIC 第三段信号
图 5 二维MUSIC 第四段信号
二维宽带MUSIC 第3
段
图 6 二维MUSIC 第五段信号
图 7 二维MUSIC 平均值
3. 二维Capon 算法
3.1 原理介绍
二维Capon 的算法类似于二维MUSIC 算法,只是他们的空间谱函数有所不同,二维Capon 的空间谱函数为:
1
1
()()()()()MUSIC H
y x y x P a a R a a θθφθφθφθφ-=
⎡⎤⎡⎤⊗⊗⎣⎦⎣⎦
,,,,
相比于二维MUSIC 算法,二维Capon 的空间谱函数的分母是信号协方差矩阵的逆矩阵,
而不是噪声子空间矩阵。
3.2 算法流程
二维宽带MUSIC 平均值
3.3仿真参数
快拍数L=100,目标数K=3,8×8的方阵,假设源信号的仰角为10°,25,方位角为35°,45°,信噪比为20dB,宽带信号为基带频率为80Hz,带宽为40Hz的信号。
并将该信号在时域上均分为5段。
二维宽带CAPON第1段
图8 二维Capon第一段
图9二维Capon第二段
二维宽带CAPON第3段
图10二维Capon第三段
二维宽带CAPON第4段
图11二维Capon第四段
图 12二维Capon 第五段
图 13 二维Capon 平均值
4. 二维求根MUSIC 算法
4.1 原理介绍
先将二维阵列看成是沿x 轴方向的一维阵列,对于空间理想的白噪声,且噪声功率为σ^2,频率fi 处对应的接收数据协方差矩阵可以表示为:
2()()()()()()()()()()()()()()()H
x i i i H H H
i i i i i i H
i s i i N i i s i R f E X f X f A f E S f S f A f E N f N f A f R f A f R f A f R f I
σ⎡⎤=⎣⎦
⎡⎤⎡⎤=+⎣⎦⎣⎦
=+=+
对上式进行特征值分解,可以得到噪声子空间Un ,令H
n n C U U =,第j 个子带对应的
矩阵C 为Cj ,由于对于一个阵元间距为d 的均匀线性阵列,第j 个子频带的方向矢量的第m 个元素(m=1~M ),
二维宽带Capon 平均值
()exp(2cos sin )i
m i f a f i md
c
πφθ=- 定义如下多项式
1
1
1
()M j jl l M D z C z --=-+=
∑
其中,Cjl 即矩阵Cj 中第l 条对角线的元素之和,求出该多项式的根,在没有噪声的理想情况下,多项式的零点落在单位圆上,位置由波达方向决定,所以应该找出在单位圆内,最接近单位圆的K 个根。
11[cos sin ,,cos sin ]x k k r φθφθ=L
同理,将矩阵沿y 轴方向再处理一次,得到
11[sin sin ,,sin sin ]y k k r φθφθ=L
联立求解
11[,]arcsin
[,,]arctan(/)
k k y x r r θθφφ==L L
4.2 算法流程
4.3 算法仿真
快拍数L=100,目标数K=3,8×8的方阵,假设源信号的仰角为10°,25,方位角为35°,45°,信噪比为10dB ,宽带信号为基带频率为80Hz ,带宽为40Hz 的信号。
并将该信号在时域上均分为5段。
图 14 二维ROOT-MUSIC 仿真
图 15二维求根MUSIC 仰角性能
5101520253035
1015
20
25
30
3540
45
50
仰角方位角二维ROOT-MUSIC
蒙特卡洛仿真
-50
51000.1
0.2
0.3
0.4
0.50.6
0.7
0.8
仰角 rmse
snr r m s e °
图 16二维求根MUSIC 方位角性能
三. 总结
二维MUSIC 和二维Capon 是渐进无偏估计,他们的结果很精确,但是要进行二维谱峰搜索,所需的计算量很大。
而求根MUSIC 需要的计算量较小,但是该算法在低信噪比的情况下,结果很不乐观,所以实际运用时,需要根据实际情况和工程所需,选择合适的方法来进行二维DOA 估计。
-50
51002
4
6
8
1012
方位角 rmse
snr r m s e °。