一种载频信息未知的目标方位估计快速算法.pdf

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1、2011年第3O卷第8期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)77一种载频信息未知的目标方位估计快速算法金勇，周柯，黄建国，张帆(1．河南大学图像处理与模式识别研究所，河南开封475004；2．西北工业大学航海学院，陕西西安710072)摘要：针对载频未知目标方位估计方法的二维搜索运算量大的问题，提出一种基于分离变量方法的目标方位估计新方法，该方法通过泰勒展开将阵列的导向矢量近似为仅含有方位因子的矩阵和仅含有频率因子的向量的积，并通过矩阵变换将二维MUSIC方位估计的

2、空间谱函数中的频率因子约去，在此基础上进行目标的方位估计。整个计算过程只需进行一维搜索即可获得多个目标的方位，有效地减少了原二维搜索算法的计算量。仿真结果表明：该方法高信噪比条件下均方根误差约为0．3。，可以满足工程需要。关键词：载频；方位估计；一维搜索；计算量中图分类号：TN911文献标识码：A文章编号：1000--9787(2011)08-0077-03FastalgorithmofDoAestimationinthepresenceofunknowncarrierfrequencyfieldsJINYong一，Z

3、HOUKe，HUANGJian—guo，ZHANGFan(1．InstituteofImageProcessingandPatternRecognition，HenanUniversity，Kaifeng475004，China；2．CollegeofMarine，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，China)Abstract：Anewmethodforestimatingdirections—of-arrival(DoA)ofmultiplespatial

4、narrowbandsignalswhosecarrierfrequencyunknownispresentedtolightencomputationalcomplexityofclassical2dimensionsearchingmethod．Thesteeringvectoriofthearraycanbemodeledastheproductofamatrixcontainingtheazimuthfactorandavectorcontainingthefrequencyfactor．Factoroffre

5、quencyisremovedfromthespatialfunctionofMUSICmethodthroughmatrixtransfer．DoAoftargetsisgotthroughonedimensionsearchingusingtransfe~edMUSICspatialfunction．Sincethemethodprovidesmultipletargets’azimuthestimationviaonedimensionsearching，thecomplexitycomputationofmet

6、hodislesscomparewiththatofclassicalMUSICmethod．SimulationresultsshowthatRMSEofRMUSICisabout0．3。inhighSNR．Thismethodisfeasibleinengineeringpractice．Keywords：carrierfrequency；DoAestimation；onedimensionsearching；amountofcalculation0引言ZatmanMA和StrangewaysHJ提出了最大似然方法

7、’，窄带信号方位估计问题的研究在目前已经日臻完善，尽管方法的估计性能优越，但由于高维搜索的巨大运算出现了诸如多重信号子空间分类法(MUSIC)、旋转不变负担使其无法应用到对实时性要求很高的场合。为了减少子空间法(ESPRIT)、最大似然法(ML)。。和加权子空间最大似然方法的计算量，FleuryBH提出了一种空间跳转拟合(WSF)[43等多种方法。在这些方法中，通常假设的期望最大化方法，该方法通过多个一维的迭代搜索来多个目标信号的频率相同，且已知。在声纳的实际应用场获得信号频率和方位的联合估计，迭代过程的计算量仍然合，

8、目标信号的频率通常是未知的，因此，研究缺乏载频先很大。另外，子空间类的方法也可以解决频率和方位的联验信息条件下的目标方位估计方法具有重要理论和应用价合估计问题，例如：文献[12]提出了二维MUSIC。虽然可值。以将多维搜索降低到二维，但是由于需要对接收信号高维通常可以通过频率和方位的联合估计获得缺乏载频先协方差矩阵做特征分解运算，