基于辅助矢量基的超分辨快速测向算法-论文.pdf

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1、2014年6月舰船电子对抗Jun．2014第37卷第3期SHIPB0ARDELECTR0NICC0UNTERMEASUREVo1．37NO．3基于辅助矢量基的超分辨快速测向算法张范军，肖龙(1．海军司令部第四部，北京100081；2．西南电子设备研究所，成都610036)摘要：以MUSIC和ESPRIT为代表的空间谱估计测向算法需要对矩阵进行特征分解或奇异值分解。当阵列数量增加时，矩阵特征分解将耗费大量的运算资源。给出了一种基于辅助矢量基的超分辨快速测向算法，通过计算一组辅助矢量基构造子空间进行测向，

2、获得了较好的测向精度，避免了矩阵的特征分解，从而降低了计算复杂度，最后通过仿真示例验证了该方法的有效性和可行性。关键词：阵列信号处理；子空间测向；辅助矢量基中图分类号：TN971．1文献标识码：A文章编号：CN32—1413(2014)03—0063—03Super。。resolutionFastDFAlgorithmBasedonAuxiliary。。vectorBasisZHANGFan—iun，XIAOLong(1．TheFourthDepartmentofPLANavyHeadquarters

3、，Beijing100081，China；2．SouthwestResearchInstituteofElectronicEquipment，Chengdu610036，China)Abstract：Matrixeigenvalueorsingularvalueresolutionneedstobeperformedinspacespectralesti—mationdirectionfinding(DF)algorithmssuchasMUSICandESPRIT．Whenthearrayquant

4、ityincreases，amassofcalculatingresourceswillbeconsumedformatrixeigenvalueresolution．Thispaperpresentsasuper—resolutionfastDFalgorithmbasedonauxiliary—vectorbasis，performstheDFbycalculatingasetofauxiliary—vectorbasistoconstructsubspace，obtainsgoodDFpreci

5、sionandavoidseigenvalueresolutionofthematrix，therebydecreasesthecalculatingcomplexity，finallyvalidatesthefeasibilityandvalidityofthemethodthroughsimulationexample．Keywords：arraysignalprocessing；subspacedirectionfinding；auxiliary—vectorbasis工程应用的实时性。0引言本

6、文研究了文献E4]所提出的基于辅助矢量基空间谱估计[1作为阵列信号处理领域的一个重的测向算法，所要解决的关键问题主要是避免测向要分支，在通信、军事电子战等诸多方面有着广泛的矩阵的特征分解，降低传统测向算法的计算复杂度，应用。空间谱估计经过近几十年的发展，目前已积探索其应用于工程场合中的可能性。该算法通过一累了丰富的测向算法，并在工程上得以应用。简而个迭代过程计算出一组彼此正交的辅助矢量，并利言之，空间谱估计的主要研究内容和任务是基于多用这组辅助矢量作为基底来构造一个包含真实信号传感器阵列系统对感兴趣空

7、间信号的多种参数进行子空间且最多扩大一维的子空间，然后基于该子空参数估计，主要关注的参数是空域信源的来波方向。间实现到达角估计。这一测向算法避免了传统子空当下的空间谱估计算法大多为子空间类超分辨率估间测向算法所涉及的矩阵特征分解过程，可以期望计算法，以MUSIC[2算法和ESPRIT_3算法为代具有较小的计算复杂度。表。这类算法一般需要矩阵特征分解或者是奇异值分解等运算。在测向矩阵维数较低时，矩阵特征分1测向模型解的运算复杂度尚可接受，但当矩阵维数持续增加设在空时平稳且功率为：的零均值高斯白噪时，矩阵

8、特征分解将耗费大量的运算资源，从而影响收稿日期：2014—02—1664舰船电子对抗第37卷声背景下，P个互不相关的远场平稳窄带信号以到间中，该子空间包含了真实的信号子空问。达角{}一入射至一个具有M(>P)个一致阵下面构造上述子空间的其余单位基底矢量。准元、间距为半波长的均匀线阵。阵列数据可写成以则是寻找满足使得Ibo"()Rb()1极大化的向量下矩阵形式：b()。为了使得所求的基底矢量为标准正交基底()一A()s()+P(￡)，t一1，2，⋯，N(1