基于匹配追踪算法的波达方向估计方法

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1、第30卷第1期航天电子对抗17基于匹配追踪算法的波达方向估计方法*郑生华，李景峰(中国电子科技集团第三十八研究所，安徽合肥230088)摘要：利用辐射源到达方向的稀疏特性，结合最大似然原理提出了一种基于匹配追踪的波达方向估计算法，该算法具有比常用的波束成形和子空间类波达方向估计算法更优越的性能：在给出辐射源到达方向的同时给出对应的幅度输出；不要求辐射源数目的先验知识，无需预处理，且不受来自不同辐射源的信号相关性的影响；在低信噪比和小快拍数下仍具有较好的分辨特性。仿真结果验证了该算法的有效性。关键词：匹配追踪；波达方向；信号稀疏表示中图允类号：T

2、N971；TN911．72文献标识码：ADOAestimationmethodbasedonmatchingpursuitalgorithmZhengShenghua，LiJingfeng(No．38ResearchInstituteofCETC，Hefei230088，Anhui，China)Abstract：Anewdirectionofarrival(DOA)algorithmbasedonmatchingpursuittechniqueisproposed．Thealgorithmutilizedboththesparsecharact

3、eristicoftheDOAsofemittersandthetheoremofma妇mum1ikelihoodtoobtainthearrivingan91es．ComparedwiththepopularDOAmethods，theperformanceofthismethodhasseveraladvantages，suchas，theDOAsandthemagnitudeoftheemittersaregivenatthesametime，thep“orjknowledgeofthenumberofang】estoberesoh，ed

4、andsignalpreprocessingisnotrequired，thealgorithmisnotaffectedbycorrelationinthearrivingsignals，andhavinggoodresolutionunder10wsignal-to-noiseratioandsmallsnapshots．Thesimulationresultsshowthattheproposedalgorithmiseffective．Keywords：matchingpursuit；directionofarrival；sparser

5、epresentationofsignalO引言在雷达、声纳、通信和电子战等领域中，确定接收信号的DOA参数具有重要意义。DOA估计的波束形成法将阵列输出加权求和，使阵列天线方向图主瓣指向所需方向上，对期望信号得到最大输出功率的方向为信号源的DOA估计值。在波束形成器中，Bartlett波束形成器基于经典Fourier分析对传感器阵列数据进行延时相加处理，使波束形成器的输出功率对于某个入射信号为最大。和周期谱图谱估计类似，其分辨率低。为了克服这个缺点，Capon最小方差法使用一部分自由度在期望观测方向形成一个波束，同时利用剩余的自由度在干扰信号

6、方向形成零陷来提*基金项目：国防基金资助项目收稿日期：2013—10一14；2013—12—10修回。作者简介：郑生华(1968一)，男，研究员，博士，主要研究方向为电子侦察、卫星通信及阵列信号处理。高Bartlett波束形成器的性能。波束形成器分辨率受限于瑞利限，而天线的波束宽度与阵列的孔径密切相关，为了获得超过瑞利限的更高DOA分辨率，可采用基于子空间的超分辨算法。其中，典型代表是schmidt提出的多重信号分类(MusIC)算法‘13和Roy等人提出的借助旋转不变技术估计信号参数(ESPRIT)算法及其修正算法[2‘3]。这些算法是把线性

7、空间概念引入到参数估计中，属于特征结构的子空间方法。其中，MUSIC算法通过构建所谓的MUSIC空间谱，根据其谱峰所对应的角度来确定DOA。由文献[1]的分析可知，只要数据长度足够长或信噪比足够高，且信号模型准确，MuSIC算法就可得到任意精度的DOA估计值。但在低信噪比和小样本情况下，分辨率损失较大，尤其对于高度相关信号更是如此。ESPRIT算法采用对称子阵的特殊阵列结构，根据子阵输出协方差矩阵之间的旋转不变性估计信号参数。基于特征子空间的DOA估计算法，为了准确获得信号子空间，需具有空间信号源数目的18航天电子对抗2014(1)先验知识，或

8、通过估计来确定信号源的数目。通过对以上常用DOA估计算法的研究和最大似然算法陆5]思想的启发，本文提出了基于匹配追踪原理的多辐射源DOA估计新算法。该