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music
(空間譜估計算法)
鎖定
- 中文名
- 多重信號分類
- 外文名
- MUSIC(MUITILY SIgnal Classification)
- 應 用
- 空間譜估計、信號分離、DOA估計
- 發明人
- Schimidt R O等人
- 發明時間
- 1979年
music算法意義
MUSIC算法是空間譜估計發展史上具有里程碑意義的算法,它實際上已經成為空間譜估計方法和理論的重要基石。其特點是測向分辨率高;對信號個數、DOA、極化、噪聲干擾強度、來波的強度和相干關係可以進行漸近無偏估計;可以解決多徑信號的DOA估計問題;可以用於高密度信號環境下的無線測向。如果噪聲子空間大於信號子空間,MUSIC算法有更好的性能。
music假設基礎
MUSIC算法是建立在以下假設基礎上的:
(1)陣列形式為線性均勻陣,陣元間距不大於處理最高頻率信號波長的二分之一;
(2)信號源數小於陣元的數目,以確保陣列流型矩陣的各個列線性獨立;
(3)處理器的噪聲為加性高斯分佈,不同陣元間距噪聲均為平穩隨機過程,各陣元間噪聲相互獨立,空間平穩(各噪聲方差相等);
(4)空間信號為零均值平穩隨機過程,信號與陣源噪聲與相互獨立;
music算法簡介
經典MUSIC算法
窄帶遠場信號的DOA數學模型為
對R進行特徵分解,有
由於理想條件下信號與噪聲相互獨立,信號子空間與噪聲子空間相互正交,信號子空間中的導向矢量也與噪聲子空間相互正交
算法步驟
- 由陣列的接收數據得到數據協方差矩陣;
- 對協方差矩陣進行特徵分解;
- 由協方差矩陣的特徵值進行信號源數判斷;
- 確定信號子空間和噪聲子空間;
- 根據信號參數範圍進行譜峯搜索;
- 找出極大值點對應的角度就是信號入射方向。