声矢量阵目标估计的新方法.pdf

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1、2011年第30卷第8期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)73声矢量阵目标估计的新方法王晓瑶,张国军,王盼盼,关凌纲,许姣,刘细宝(1.中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,山西太原030051;2.中北大学电子测试技术重点实验室。山西太原030051)摘要:矢量传感器的阵信号处理是研究矢量阵工程化应用的重要内容,但其运算量大。针对这一问题,提出了一种矢量阵的改进MMUSIC算法,该方法将维纳滤波引入到MMUSIC算法中,避免了矩阵的特征值分解,降低了运算量。采用

2、矢量传感器均匀线阵研究该算法的性能,进行了仿真研究和实验验证。计算机仿真和实验结果表明:提出的算法可以清晰分辨相干信号,其性能优于MMUSIC算法,从而验证了该算法的有效性和可行性。关键词:声矢量阵;MMUSIC算法;维纳滤波;相干信号中图分类号:TB566文献标识码:A文章编号:1000-9787(2011)08-0073-04Anewmethod0ftargetestimatingbased0nacousticvectormatrixWANGXiao.yao,,ZHANGGuo—in.,,WANGPan.pan,GUAN

3、Ling—gang,XUJiao,LIUXi.bao(1.KeyLaboratoryofInstrumentationScience&DynamicMeasurement.MinistryofEducation,NorthUniversityofChina,Tmyuan030051,China;2.KeyLaboratoryofScienceandTechnologyonElectronicTest&Measurement.NorthUniversityofChina,Taiyuan030051,China)Abstract

4、:Processingthematrixsignalsofvectorsensoriscriticaltotheresearchonengineeringapplicationofvectormatrix.However,suchprocessingamountrequiresmassivecomputation.Aimingatthisproblem,anewmodifiedMUSICalgorithm(MMUSIC)basedonvectormatrixisintroducedtosolvesuchissue.Theme

5、thodreducescomputationamountbyapplyingtheWienerFilterinMUSICalgorithmtoskipdecompositionofeigenvalues.Themethodofvectorsensoruniformlineararray(ULA)isadoptedtostudytheperformanceofthemodifiedalgorithm.ThesimulationandexperimentverifytheeffectivenessofsuchnewMMUSICa

6、lgorithm,showingthatthelewMMUSICalgorithmcanclearlydistinguishthecoherentsignals,andissuperiortotheoriginalMMUSICalgorithm.Keywords:acousticvectormatrix;modifiedMUSIC(MMUSIC)algorithm;Wienerfilter;coherentsignals0引言相干信号的modifiedMUSIC(MMUSIC)算法与维纳滤波矢量传感器的阵列信号处理是将多个矢

7、量传感器设置相结合,计算机仿真和室外实验验证了该算法既能分辨相在水下不同位置组成阵列,并利用这一矢量阵列对空问信干信号,又不影响定向精度。号场进行接收和处理。其目的是提取阵列所接收的信号及1传感器阵列信号模型其特征信息,同时抑制干扰和噪声,具有灵活的波束控制、假设信号源s(t)处于远场,来波信号满足窄带条件,入高信号增益、极强的抗干扰能力和超高的空间分辨能力等射角为,阵列噪声为高斯白噪声。设有个信号入射到优点。Ⅳ个矢量传感器组成的均匀线阵上,快拍数为P,则矢量传在实际环境中,矢量传感器阵列有时会接收到来自不感器线阵的阵元输出

8、为同方向上的相干信号,而MUSIC算法无法分辨相干信号且U(t)=口(00)S(t)+(t).(1)阵列处理的运算量大,不利于工程化应用。为解决这一问其中一a(0。)是矢量传感器的方向矢量,且题,本文提出了一种改进的MMUSIC算法,该算法将分辨a():口(0。)(),(2)收稿日期:20

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