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二维子阵级相控阵空间谱估计方法
胡航;景秀伟;潘向荣
【期刊名称】《电子学报》
【年(卷),期】2007(035)003
【摘要】目前已提出的空间谱估计方法绝大多数需要已知所有阵元的数字化输出信号,即为基于阵元级的方法.我们对应用于相控阵雷达的二维子阵级空间谱估计方法进行了研究.采用简化的阵列流形,只需精确地确定子阵相位中心与增益,大大降低了对相控阵的校正成本与代价.但其有效的方向估计范围只在子阵的3dB波束宽度内,然而与波束扫描相结合可实现任意空间范围内的方向估计.通过引入加权网络对子阵输出进行后处理,提高了阵列处理的灵活性;构造了基于理想子阵方向图的简化阵列流形,克服了直接简化阵列流形方法的测向范围无法调整的局限性,并能更好地抑制旁瓣源.仿真结果证实了所提出方法的有效性.
【总页数】5页(P415-419)
【作者】胡航;景秀伟;潘向荣
【作者单位】哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院,黑龙江哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院,黑龙江哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学电子与信息技术研究院,黑龙江哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51;TN911.7
【相关文献】
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5.二维相控阵-MIMO雷达联合发射子阵划分和波束形成设计方法 [J], 黄俊生;苏洪涛
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浅议空间谱估计测向技术的实用化问题摘要：本文简单介绍了空间谱估计测向技术的发展历程和基本原理，详细探讨了其在实际应用中遇到的技术难题，并给出一种实用性较强的短波空间谱估计测向系统的设计思路。
关键词：空间谱估计测向 MUSIC算法短波测向1引言空间谱估计测向技术是近三十年来发展起来的一门新兴的测向处理技术，这种测向技术因为采用了先进的数字信号处理方法，具有传统测向体制无可比拟的技术优势，展现出良好的应用前景，成为国际无线电侦测领域的研究热点。
1979年美国人R.O.Schmidt提出著名的MUSIC（Multiple Signal Classification多信号分类）算法，标志着空间谱估计测向进入了繁荣发展的阶段，经过三十年的发展，可以说其理论已经比较成熟，但是到目前为止见诸报道的在实用空间谱估计测向系统并不多，这不能不说是一个遗憾。
尤其是近年来，随着无线电通信技术的不断发展，无线电测向技术有了长足进步，各生产厂家纷纷推出了各种新型无线电测向设备，但是从中很难见到空间谱估计测向设备的身影。
下表是目前见诸公开报道的国际上主流公司具有代表性的一些侦测产品，可见只有美国的DRS和以色列的Rafae两家公司采用了空间谱估计测向技术。
这一局面反映了该技术在实际应用中还存在着许多问题，当前条件下如不解决这些问题，其实用效果会大大降低，其应用前景也不会像理论所示那样诱人。
本文首先从产品研制方面回顾国内外空间谱估计测向技术走过的历程，然后以MUSIC算法为代表简单介绍空间谱测向技术原理，其次分析其在实际应用中碰到的技术难题，最后给出一种实用性较强的短波空间谱估计测向系统的实现思路。
希望能够借助本文，给空间谱估计测向技术一个客观的认识。
2 国内外空间谱估计测向产品研制历程国际上，最早的空间谱估计测向系统是美国TRW公司在1986年推出的ESL 实验系统，它利用8元圆阵，工作频段1.8GHz，阵列孔径为13个波长，该实验系统原理性验证了空间谱估计测向的多信号测向、抗多径干扰的能力。
music 空间谱估计算法近年来，随着数字处理技术的发展，信号处理技术也取得了显著进步。
这种信号处理技术可以处理各种信号，例如数字图像、声音和电磁信号等。
其中，音乐信号处理已经成为计算机技术的重要研究课题。
本文介绍的音乐空间谱估计算法是一种有效的音乐信号处理技术，用于从音乐信号中提取曲调特征。
音乐空间谱估计算法是一种基于小波变换的算法，它可以识别出音乐中的不同曲调特征。
它的基本原理是：用小波变换把音乐信号分解成一组子信号，对每个子信号采用快速傅里叶变换计算出频谱，然后将频谱整合成一个音乐空间谱，最后从空间谱中提取曲调特征。
空间谱估计算法用于音乐信号处理的一个重要优势是，它可以在时频域中实现快速和准确的估计。
与传统的信号处理方法（如滤波器和FFT）相比，空间谱估计算法更加精确，可以更好地提取曲调特征。
另外，空间谱估计算法还可以用来处理其他信号，例如电磁波。
由于空间谱估计算法的强大功能，它已被广泛应用于无线电信道测量、频谱监测、频谱分析等领域。
此外，空间谱估计算法也可以用于高维信号的特征分析。
比如，通过空间谱估计算法可以从音乐中提取不同语言的语音信息，并通过比较不同语言语音信息的空间谱特征来识别不同语言。
总之，音乐空间谱估计算法是一项重要的信号处理技术，它可以用于处理多维信号，并从中提取曲调特征。
由于空间谱估计算法的精确度和优势，它已经成为计算机技术中重要的研究课题。
以music间谱估计算法为标题，本文首先介绍了音乐空间谱估计算法的基本原理和优势，并给出了其实用性的实例。
本文的重点是指出，音乐空间谱估计算法是一种高效、准确的信号处理技术，可以从音乐信号中提取曲调特征，并可以用于处理多维信号的特征分析。
最后，本文总结了音乐空间谱估计算法的优势和实用性，并认为它已经成为计算机技术中重要的研究课题。
近年来，由于数字处理技术的发展，信号处理技术也取得了显著进步。
其中，音乐信号处理已经成为计算机技术的重要研究课题，而音乐空间谱估计算法是一种有效的音乐信号处理技术，它可以从音乐信号中提取曲调特征。
基于压缩感知的空间谱估计
黄传禄;晁坤;毛云志
【期刊名称】《电波科学学报》
【年(卷),期】2014(29)1
【摘要】以多重信号分类(Multrple Signal Classification,MUSIC)算法为代表的现代空间谱估计方法,估计的信源数受限于阵列形式,并且需要的采样数据量巨大.文章从压缩感知的基础理论出发,利用目标信号空间分布的稀疏性,建立了基于压缩感知的阵列信号空间谱估计模型.利用压缩感知方法,可以使用较少的阵元数对空间信号进行采样测量,并准确重构信号.相比传统的MUSIC空间谱估计算法,该方法所需阵元数少,采样数据量小,并且能同时进行信号强度和角度的估计.所提方法对推动压缩感知理论在阵列信号空间谱估计中的应用具有一定意义.
【总页数】8页(P150-157)
【作者】黄传禄;晁坤;毛云志
【作者单位】中国电波传播研究所,山东青岛266107;中国电波传播研究所,山东青岛266107;中国电波传播研究所,山东青岛266107
【正文语种】中文
【中图分类】TP722
【相关文献】
1.空间谱估计中的压缩感知测量矩阵分析 [J], 陶春贵;魏爽
2.基于子空间跟踪的ESPRIT空间谱估计算法 [J], 郭莹;刘纪元;康智;艾名舜
3.基于压缩感知的稀疏谱估计方法研究 [J], 杨森林;崇鑫
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空间谱估计测向技术简介作者：刘庭杰胡瑞卿李建东来源：《硅谷》2011年第05期摘要：空间谱估计测向是建立在严格的信号模型和复杂的谱估计理论上的一种测向体制，具有高精度、高分辨率和抗多径干扰等优异性能，在无线电监测、测向中有着广阔的应用前景。
从空间谱估计测向的系统组成、原理、常用算法及在实际应用中遇到的技术难题等方面，介绍空间谱估计测向技术，以期读者对这一技术有更全面的了解。
关键词：空间谱估计测向；算法；无源测向；子空间分解中图分类号：TN 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）0310017－020 引言电磁信号的方向数据是对战场密集信号进行分选并引导干扰或指挥武器进行攻击的主要参数，而无源测向技术因其安全快速的优势受到广泛关注，得到了飞速发展。
目前常用的比幅法测向、相位干涉仪测向技术和线性相位多模圆阵测向技术都存在共同的不足，即不能对同时多信号进行测向和分辨，因此在高密度信号环境下，应用受到一定的限制。
空间谱估计测向技术迅速走进视野，成为现代无线电测向技术和无源测向领域的研究热点。
空间谱估计测向技术是一种不同于传统的振幅测向法和相位测向法的全新测向方法，它是近三十年在经典谱估计理论基础上发展起来的，是一种以多元天线阵结合现代数字信号处理技术为基础的新型测向技术。
对空间信号方位的判定和对信号的频谱分析相似，频域谱估计是对信号在频域上的能量分布的估计，而测向则可以看成是对空间各方向上信号能量分布的估计，这样，空间角度与频域点的对应就产生了空间谱的概念。
得到信号的“空间谱”，就能得到信号的到达方向（DOAdirections of arrival）。
因为采用了先进的数字信号处理方法，空间谱估计测向技术具有传统测向体制无可比拟的技术优势，可实现同时对多目标测向（包括相干信号与非相干信号），对天线阵元及阵的排列没有特别的约束条件，并且在低信噪比条件下的测向精度很高，理论上完全可以用于复杂电磁环境下辐射源测向。
DOA文献综述阵列信号处理摘要：阵列信号处理是信号处理领域内的重要分支，在近年来得到了迅速发展。
智能天线技术的核心是自适应天线波束赋形技术，提高系统容量，降低发射功率并提高接收灵敏度。
同时，波达方向估计是阵列信号处理的一个主要研究领域，在雷达、通信、声纳、地震学等领域都有着广泛的应用前景。
通过研究经典的多重信号分类（MUSIC）算法，对波达方向（DOA）的估计。
关键词：智能天线技术；波达方向；MUSIC算法；波达方向（DOA）估计。
引言：阵列信号处理主要的研究方向是自适应阵列处理和空间谱估计。
空间谱估计主要目的是估计信号的空域参数或信源位置，如果能得到信号的空间谱，就能得到信号的波达方向（DOA）。
波达方向估计指的是要确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣信号的空间位置，即各个信号到达阵列参考阵元的方向角。
1.空间谱估计原理空间谱估计就是利用空间阵列实现空间信号的参数估计。
空间谱估计系统应该由三部分组成：空间信号入射、空间阵列接收及参数估计。
在研究过程中，需要确定假设条件。
有以下几条：点源假设、窄带信号假设、阵列与模拟信道假设、噪声假设等构成估计系统。
2.阵列信号DOA估计的常用方法（1）传统波束形成法，主要思想是：在某一时刻使整个阵列对某一个方向进行估计，测量输出功率。
在输出功率上，能产生最大功率的方向就是DOA估计。
（2）Capon最小方差法，主要思想是：通过最小化总体输出的功率，来降低干扰的影响，从而对来波方向进行估计。
（3）子空间类算法，主要思想是：利用阵列接收数据的协方差矩阵R的两条性质：特征向量的扩张空间可分解成两个正交子空间，即信号子空间和噪声子空间；信号源的方向向量与噪声子空间正交。
3.影响DOA估计结果的因素信号的DOA估计结果受到多种因素的影响，既与入射信号源有关，也与实际应用中的环境有关。
以下给出比较重要的影响因素。
（1）阵元数。
一般来说，在阵列其它参数一样的情况下，阵元数越多，超分辨算法的估计性能越好；（2）阵元间距。
空间谱估计测向技术简介随着无线通信技术的不断发展，无线通信系统的容量和覆盖范围不断扩大，给无线通信系统的设计和优化带来了新的挑战。
其中，测向技术是无线通信系统中非常重要的一环，可以用于定位、跟踪移动目标、反向链路信道估计等多种应用场景。
本文将介绍一种常用的测向技术——空间谱估计测向技术。
一、空间谱估计测向技术的基本概念空间谱估计测向技术是一种利用接收阵列来获取信号角度信息的方法。
在接收阵列中，各个天线之间的距离和相对位置可以确定，通过接收到的信号在各个天线上的相位差，可以计算出信号来自的方向，从而实现信号的测向。
二、空间谱估计测向技术的原理空间谱估计测向技术的原理是基于信号的空间谱分析。
空间谱是指信号在接收阵列中的传播路径和信号源的位置之间的关系，可以用来描述信号在接收阵列上的分布情况。
空间谱分析可以通过接收阵列上不同天线接收到的信号相位差来实现。
在接收阵列上，每个天线接收到的信号可以表示为：s(t) = A(t)exp(jφ(t))其中，A(t)和φ(t)分别表示信号的振幅和相位，t表示时间。
对于接收阵列上的第i个天线，其接收到的信号可以表示为：si(t) = A(t)exp(j(φ(t)+θi))其中，θi表示第i个天线的相位差，θi =2πdi/λsin(θ)，其中，d表示天线之间的距离，λ表示信号波长，θ表示信号来自的方向。
在接收阵列上，可以通过对不同天线接收到的信号进行空间谱分析，得到信号在不同方向上的功率谱密度，即空间谱。
空间谱估计测向技术通过对空间谱进行分析，可以得到信号来自的方向。
三、空间谱估计测向技术的算法空间谱估计测向技术主要有两种算法：波达法和最小二乘法。
波达法是一种基于空间谱分析的方法，可以直接求出信号来自的方向。
最小二乘法是一种基于信号采样的方法，通过对采样信号进行线性回归，可以得到信号来自的方向。
四、空间谱估计测向技术的应用空间谱估计测向技术可以应用于很多领域，如雷达、通信、声纳等。
1空间谱估计测向原理对于一般远场信号而言同一信号到达不同天线元存在一个波程差这个波程差导致了接收阵元间的相位差利用阵元间的相位差，就可以估计出信号的方位如图1所示。
图1方位估计原理对于窄带信号而言两个天线之间的相位差甲。
通过测量得到的相位差、就可以计算出来波方位。
对于窄带信号信号可用的复包络形式表示考虑N个远场的窄带信号入射到空间某阵列天线上其中阵列天线由M个阵元组成其通道数与阵元数相等。
则第!个阵元接收到的信号为:式(1)中i=1，2，3、、、、M；Ni(t)中t表示第i个阵元在t时刻的噪声。
将M个阵元在同一时刻接收到的信号排列成一个列矢量，可得:上式中gij为第i个阵元对第j个信号的增益。
在理想情况下，假设阵列中各个阵元是各向同性的且不存在通道不一致、互祸等因素的影响则上式中的增益归一化后上式可以简化为:将上式写成矢量形式如下:x(t)=As(t)+w(t) （4）式(4)中二X（t）为阵列数据,S[t}为空间信号N(t)为噪声数据，A为空间阵列的流型矩阵(导向矢量阵)。
阵列数据X(t)的协方差矩阵R可写成;(5)其中是空间信号的相关矩阵。
为理想白噪声功率。
对协方差矩阵R进行特征分解，可以进行信号数量的判断;然后确定信号的子空间与噪声子空间根据信号参数范围进行谱峰搜索找出最大值点对应的角度即信号入射方向;将信号的频率信息、方位信息等进行关联分析整理出完整的有价值的信息。
2空间谱估计测向系统的组成空间谱估计测向系统一般包括测向天线阵、超外差接收机、数字信号处理机等硬件部分，设备的组成框图如图z所示测向天线阵中安装了多个相同特性的全向天线阵元，一般采用圆阵。
超外差接收机采用多次变频，实现高的动态和虚假抑制，同时要求频率稳定性高。
