基于非相干信号子空间(ISM)的宽带源DOA估计方法附matlab代码

matlab科研社

已于 2024-12-24 21:47:16 修改

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文章标签： matlab 开发语言

于 2023-06-28 18:26:33 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_dashi/article/details/131479340

本文介绍了使用Matlab进行宽带源方向估计的一种方法，基于非相干信号子空间(ISM)。该方法涉及数据采集、预处理、协方差矩阵构建、特征分解、信号子空间构建以及峰值搜索算法来确定信号源的到达角度。对于多源分辨，文章提到了利用电磁场分布特性进行判别，并展示了部分Matlab仿真代码。文章还强调了实际应用中可能需要结合其他技术优化方向估计的准确性和鲁棒性。

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⛄ 内容介绍

基于非相干信号子空间(Incoherent Signal Subspace Method，ISM)的宽带源方向估计方法用于估计多个宽带信号源的到达角度。

下面是一种基于非相干信号子空间的宽带源DOA估计的基本步骤：

数据采集：使用阵列天线收集来自多个宽带信号源的接收信号。确保采样频率足够高以覆盖整个带宽范围。
信号预处理：对采集到的信号进行处理，包括时域对准和频谱校准，以消除时间和频率上的不匹配。
构建协方差矩阵：根据预处理的信号数据，构建离散时间协方差矩阵。该矩阵描述了信号在阵列中传播的相关性。
特征分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到其特征值和特征向量。
信号子空间构建：通过选择与较大特征值对应的特征向量，构建信号子空间。这些特征向量表示信号源信息的子空间。
ISM方法应用：利用非相干信号子空间的特性，通过在子空间中搜索峰值来估计宽带信号源的到达角度。通常使用峰值搜索算法，如多维栅格搜索或泛化似然比检验，以确定方位角和俯仰角。
多源分辨判别：对于多个宽带信号源，使用电磁场分布的几何和时频特性进行分辨判别，以区分不同源的DOA估计。

需要注意的是，基于非相干信号子空间的宽带源DOA估计方法对阵列几何、叠和噪声水平具有一定的灵敏度。因此，在实际应用中，可能需要结合其他方法和技术(如滤波、时间差测量等)进行优化和改进，以提高方向估计的准确性和鲁棒性。

⛄ 部分代码

clc
clear all
close all
N=10;       %阵元个数
L=1000;     
J=10;       %频率点数
M=10^4;     %时域抽样快拍数
f0=100; %信号中心频率
fs=100;     %抽样频率1000MHZ
SNR=100;    %20dB的信噪比10lg(SNR)
q=zeros(N,(M/L)); 
T=100; %发射脉宽 100s
%t=T*[0:1/M:(M-1)/M];%离散点对应的时间点
B=40;  %调频带宽 30MHz
for i=1:(M/L)
Rx(:,:,i)=r(:,:,i)*r(:,:,i)'/L;
[F(:,:,i),D(:,:,i)]=eigs(Rx(:,:,i),N-3,'SM');
xa=-1:0.01:1;
n=[0:1:N-1]';
fk=f0-B/2+i*B/10;
    for m=1:length(xa)
        Va=exp(j*pi*fk/f0*xa(m)*n);   
        p0(i,m)=1/(Va'*F(:,:,i)*F(:,:,i)'*Va);    
    end    
end 
 z=zeros(1,length(xa));
for i=1:(M/L)
 z=z+p0(i,:);  %矩阵各行累加
end
 
p1=z/(M/L);
%作图  
plot(xa,10*log10(p1));
title('Classic MUSIC Spectrum');
xlabel('Angle');
ylabel('Spectrum');
grid on;