一种未知信源数的快速DOA估计算法

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1、34航天电子对抗第26卷第4期O引言一种未知信源数的快速DOA估计算法李新潮，郭艺夺，张永顺(空军工程大学导弹学院，陕西三原713800)摘要：针对众多性能优良的超分辨DOA估计算法大都是以预知信源数为前提，信源数估计不准可能会导致DOA估计失败这一问题，提出了一种基于协方差矩阵对角加栽的超分辨DOA估计算法。该算法不需预判信源个数和进行特征值分解，且通过对协方差矩阵进行对角加栽，可以平滑小快拍数时噪声特征值分散程度，因此该算法更适用于快拍数较少的情况。理论分析表明：该算法的统计估计性能接近于MUSIC(MultipleSignalClassification)算

2、法。计算机仿真结果验证了该算法的鲁棒性和可行性。关键词：波迭方向估计；对角加栽；信源数估计；MUSIC算法中图分类号：TN911．7文献标识码：AAfastDOAastimationalgorithmwithoutknowingsourcesnumberLiXinchao，GuoYiduo，ZhangYongshun(TheMissileInstitute，AirForceEngineeringUniversity，Sanyuan713800，Shanxi，China)Abstract：ManyofthesuperresolutionDOAestimational

3、gorithmspresumethesourcesnumberareknown，butifthesourcesnumberareinaccurate，theDOAestimationmayfail．Tosolveit，asuperresolutionDOAestimationalgorithmwhichisbasedondiagonalloadingisproposed．ThealgorithmisabletoskipsourcesnumberestimationandEVD(EigenValueDecomposed)，furthermorethroughdiag

4、onalloadingonthecovari—antematrix，itcansmooththedispersivedegreeofthenoise’Seigenvaluesbecauseofthesmallamountofsnap—shots，SOitismoresuitableforthesmallamountofsnapshots．Theacademicanalysisindicatesthattheesti-matedperformanceofouralgorithmisapproachedtoMUSICalgorithm．Thefeasibilityan

5、drobustnessofthealgorithmareverifiedbythecomputersimulations．Keywords：DOAestimation；diagonalloading；sourcesnumberestimation；MUSICalgorithm超分辨DOA估计中，信源数估计是一个重要问题，众多性能优良的高分辨DOA估计算法大都是以预知信源数为前提的[1-a]，一般做法是先估计信源数，再进行DOA估计。当估计的信源数与真实信源数不一致时，空间谱曲线的峰值个数与实际信源数不相同，此时会对信源方位的估计产生严重影响[4](如偏离真实信源方

6、向等)。在信源数估计算法[5‘6]中，Akaike信息论准则(AIC)和最小描述长度准则(MDL)是较为有效的，其基本思想是对于给定的观测样本集合及可能的模型集*基金项目，国家自然科学基金(60601016)收稿目期：2010—03—2512010一05—30修回．作者简介t李新潮(1979一)．男，讲师．主要从事阵列信号处理及空间谱估计算法研究．合，通过最大化平均对数似然函数或最小化相应准则来确定信源数。然而实际应用中，只能得到有限采样快拍数据，当快拍数据很少时，其估计性能下降，错误概率相应增加，从而导致DOA估计的失败。文献C73中提出了一种未知信源数的高分辨

7、DOA估计算法，并通过理论分析证明了其估计性能接近MUSIC算法。然而其理论分析是建立在噪声特征值相等或基本相等的基础上的，这就要求有很大的快拍数。如果快拍数较小，那么噪声特征值将变得分散，即不再像快拍数很大条件下聚集在噪声功率附近，这将导致该算法的失效。本文提出了一种基于协方差矩阵对角加载的未知信源数的超分辨的DOA估计算法。该算法不需要预知信源数及特征值分解，具有较小的运算量。此外，该算法通过对协方差矩阵进行对角加载，可以平滑小快拍数时噪声特征值分散程度，因此该算法更适用于快2010(4)李新潮．等：～种未知信源数的快速DOA估计算法35-____--____

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