基于傳播算子的Root-MUSIC算法

王學(xué)猛, 王斌

摘 要：傳播算子(PM)法不需要進行復(fù)雜的特征值分解，減小了計算量，但僅在信噪比較高的情況下才有較好的波達方向估計性能，且譜峰搜索仍需要較大計算量。在此基礎(chǔ)上提出了一種改進的算法PM-Root-MUSIC，它不需要特征值分解,同時用多項式求根代替譜峰搜索，大大減少了計算量。理論分析和計算機仿真結(jié)果表明此方法是有效的。

關(guān)鍵詞：傳播算子； 波達方向估計； Root-MUSIC； 計算量

中圖分類號：TN911.7-34文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-373X(2011)09-0090-03

Root-MUSIC Algorithm Based on Propagator Method

WANG Xue-meng, WANG Bin

(Institute of Information Engineering, Information Engineering University, Zhengzhou 450002, China)

Abstract： The propagator method (PM) does not need the complicated eigenvalue decomposition and has less computation, but this algorithm has better performance of the DOA estimation only in the condition of high SNR, and its spectrum search are computationally intensive. An improved algorithm (PM-Root-MUSIC) based on propagator method is proposed to solve the problem. Its computational complexity is greatly reduced by using the method of finding the multinomial root instead of the spectrum search and the eigenvalue decomposition. Theoretical analysis and computer simulation results show that the method is effective.

Keywords： propagator method; DOA; Root-MUSIC; computed amount

0 引 言

信號來向及其空間分布通常稱為空間譜，空間譜估計已經(jīng)是陣列信號處理領(lǐng)域的重要研究方向。傳統(tǒng)的波達方向(DOA)估計方法分辨能力受瑞利限的限制，而超分辨技術(shù)能夠突破瑞利限的限制，實現(xiàn)同一波束內(nèi)的信號分離。在已提出的超分辨DOA估計算法中，子空間類算法引起諸多研究者的關(guān)注，其中經(jīng)典MUSIC算法［1］性能優(yōu)良，但需要估計協(xié)方差矩陣并對其進行特征分解及譜峰搜索，計算復(fù)雜度高。PM算法［2］是一種快速的子空間算法，該算法利用陣列協(xié)方差矩陣的子矩陣得到噪聲子空間，無需特征分解，減少了計算量。

本文基于PM算法提出了一種改進的快速DOA估計算法，該算法利用陣列協(xié)方差矩陣的子矩陣得到傳播算子矩陣，進而用多項式求根的形式得到信號的來向。無需特征分解，且無需譜峰搜索，只需估計該子矩陣，因而運算量遠小于MUSIC算法，且性能損失較小。

1 信號輸出模型及PM法介紹

1.1 窄帶信號陣列輸出模型

假設(shè)有D個遠場窄帶信號入射到由M個陣元組成的均勻直線陣上，則第i個陣元接收的信號為：

xi(t)=∑D－1k=0sk(t)exp－j2πλ(i－1)dcos θk+ni(t)

(1)

式中：sk(t)為第k個來向信號；λ為信號波長；d為陣元間距；θk為第k個信號的入射角度；ni(t)為加性噪聲。

寫成矩陣的形式為：

X(t)=A(Θ)S(t)+N(t)

(2)

式中：X(t)=［x1(t),x2(t),…,xM(t)］琓為陣列輸出矢量；A(Θ)=［a(Θ1),a(Θ2),…,a(ΘD)］為陣列流形矩陣；a(θk)=

1,exp－j2πλdcos θk,…,exp2πλ(M－1)dcos θk琓，k=1,2,…,D，為陣列的導(dǎo)向矢量；S(t)=［s1(t),s2(t),…sD(t)］琓為信號矢量；N(t)=［n1(t),n2(t),…,nM(t)］琓為加性噪聲矢量。

1.2 PM方法介紹

PM方法基于陣列流形矩陣的分解，具體過程如下［3］：

對陣列流形矩陣進行分塊:

A=A1A2

(3)

式中：A1為D×D維矩陣；A2為(M－D)×D維矩陣。

當(dāng)A1為非奇異矩陣時，即A1的D行相互獨立，那么A2是A1的線性變換，得到：P琀A1=A2，P為傳播算子。定義一個M×(M－D)維矩陣Q，令Q=P－IM－D,

式中：－IM－D為(M－D)維單位矩陣，則［2］：Q琀A=0。

由于P的求解需要源方位信息，在實際應(yīng)用中，可以通過陣列輸出的協(xié)方差矩陣估計傳播算子，得到傳播算子的估計值。首先對陣列輸出的協(xié)方差矩陣R=E［x(t)x琀(t)］進行分塊：R=(G,H)，式中:G為協(xié)方差矩陣的前D列；H為協(xié)方差矩陣的后M－D列。即：G=R(:,1:D)，H=R(:,D+1:M)。

令：

GP=H

(4)

求使‖H－GP‖2F最小的解，則可以得到傳播算子的估計值：

=(G琀G)－1G琀H

(5)

=－IM－D

(6)

與方向矩陣正交，所以張成的空間屬于噪聲空間。對矩陣進行正交化以提高性能，得到矩陣Q，然后用類似MUSIC的方法可以得到波達方向的估計公式：

PPM(θ)=1a琀(θ)QQ琀a(θ)

(7)

在信噪比較高時，PM算法估計精度和MUSIC性能相近。

2 基于PM的Root-MUSIC算法(PM-Root-MUSIC)

MUSIC算法需要估計協(xié)方差矩陣并進行特征分解，運算量很大，使該算法實時實現(xiàn)具有一定難度［4］。PM算法利用陣列協(xié)方差矩陣的子矩陣得到噪聲子空間，無需對協(xié)方差矩陣進行特征分解，而只需得到傳播算子矩陣，然后進行譜峰搜索得到信號的波達方向，減少了計算量。本文在此基礎(chǔ)上結(jié)合Root-MUSIC算法提出了一種改進的快速算法，它既不需特征值分解也避免了譜峰搜索，計算量更少。其算法原理如下：

由陣列輸出的協(xié)方差矩陣R，根據(jù)PM算法得到傳播算子的估計矩陣，對其進行正交化以提高性能，得到矩陣Q，矩陣Q即可作為估計的噪聲子空間，即UN=Q。

根據(jù)Root-MUSIC算法［5］的基本原理，定義一個多項式：

f(z)=p琀(z)UNU琀Np(z)

(8)

只要求得此多項式的根即可獲得有關(guān)信號源到達角的信息，由于多項式存在z誠睿這使得求零過程變得復(fù)雜，因此將多項式修正為：

f(z)=z琈－1p琓(z－1)UNU琀Np(z)

(9)

將UN=Q代入式(9)得到：

f(z)=z琈－1p琓(z－1)QQ琀p(z)

(10)

求出它的D個接近于單位圓上的根即可得到信號的波達方向。

本文算法步驟如下：

(1) 計算采樣協(xié)方差矩陣R；

(2) 由協(xié)方差矩陣R得到傳播算子矩陣，對其標(biāo)準(zhǔn)正交化，得到矩陣Q；

(3) 根據(jù)式(10)定義多項式，求出多項式的系數(shù)，進而求出多項式的根；

(4) 找出D個接近于單位圓上的根，根據(jù)式θi=arcsinλ2πdarg{i}，i=1,2,…,D，求出對應(yīng)的信號源角度。

3 性能分析及計算機仿真結(jié)果

3.1 PM方法介紹

下面比較幾種算法和本文算法的運算量。Root-MUSIC算法中接收信號的協(xié)方差矩陣需要復(fù)數(shù)乘法次數(shù)為O(NM2)［6-7］，對采樣協(xié)方差矩陣進行特征分解需要復(fù)數(shù)乘法次數(shù)為O(M3)［7］，并且計算量隨著陣元數(shù)和信號采樣點數(shù)的增加而急劇增大。PM算法無需特征分解，而標(biāo)準(zhǔn)正交化法計算復(fù)雜度為O((M－D)D2)［7］，其譜峰搜索的計算量很大(O(MDJ))且隨著搜索精度的提高而急速增大。Root-MUSIC算法用求根代替譜峰搜索，多項式求根的計算量遠小于特征分解的計算量［8-9］，也遠小于譜峰搜索的計算量。PM算法需要譜峰搜索，Root-MUSIC算法需要特征值分解，而本文算法既不需要特征值分解也無需譜峰搜索，故其計算量大大減少。其中，J表示搜索精度。

3.2 計算機仿真結(jié)果

仿真實驗基于九元均勻直線陣，d/λ=0.5，來波方位角為45°；由于PM算法在信噪比較低時失效，故設(shè)仿真信噪比最低為0 dB。

仿真1:無幅相差時估計方差與信噪比及快拍數(shù)的關(guān)系。

信噪比為0~30 dB,間隔變化為1 dB，采樣點數(shù)為100~1 000,間隔為100，Monte-Carlo實驗次數(shù)為100次，圖1采樣點數(shù)N=500，圖2信噪比為10 dB。

圖1的仿真結(jié)果表明,在10 dB以下本文算法和PM算法性能基本一致，均差于Root-MUSIC算法，高于10 dB時三種算法性能基本相同；圖2的仿真結(jié)果表明，三種算法的性能都隨采樣點數(shù)的增加而提高，Root-MUSIC算法性能要好于其他兩種算法。

圖1 三種算法估計方差隨信噪比變化比較

圖2 三種算法估計方差隨采樣點數(shù)變化比較

仿真2：無幅相差時實驗成功概率與信噪比的關(guān)系。

信噪比為0~30 dB，間隔變化為1 dB，采樣點數(shù)N=500，Monte-Carlo實驗次數(shù)為100次，來波方位角為45°，圖3以估計值與實際值的差值的絕對值小于等于0.5為實驗成功。

圖3 三種算法成功概率隨信噪比變化比較

圖3的仿真結(jié)果表明,在信噪比為5 dB及以下時,本文算法和PM算法成功概率基本一致，它們的成功概率均低于Root-MUSIC算法，高于5 dB時三種算法基本都成功。

仿真3:存在幅相差時估計方差與信噪比的關(guān)系。

信噪比為0~30 dB,間隔變化為1 dB，采樣點數(shù)N=500，Monte-Carlo實驗次數(shù)為100次，來波方位角為45°，幅度差為0.3 dB，相位差為±10°。

圖4的仿真結(jié)果表明,在幅相差存在的條件下，三種算法的性能均有所下降，本文算法性能與PM算法性能基本一致，略差于Root-MUSIC算法。

仿真4:存在幅相差時實驗成功概率與信噪比的關(guān)系。

圖4 存在幅相差時估計方差隨信噪比變化

信噪比為0~30 dB,間隔變化為1 dB，采樣點數(shù)N=500，Monte-Carlo實驗次數(shù)為100次，來波方位角為45°，幅度差為0.3 dB，相位差為±15°。圖5以估計值與實際值的差值的絕對值小于等于0.5為實驗成功。

圖5 存在幅相差時成功概率隨信噪比變化

圖5的仿真結(jié)果表明,存在幅相差時,在信噪比10 dB以下，本文算法和PM算法的成功概率基本一致，它們的成功概率均低于求根MUSIC算法，高于10 dB時三種算法基本都成功。

圖5與圖3比較可以看出，幅相差存在時三種算法的性能都有所下降，本文算法性能與PM算法性能基本一致，差于Root-MUSIC算法。

4 結(jié) 語

本文研究了一種波達方向估計的快速算法。該算法利用陣列協(xié)方差矩陣的子矩陣得到傳播算子矩陣即噪聲子空間，再利用多項式求根的方法代替譜峰搜索得到信號源的角度。該算法無需進行矩陣特征分解，且無需譜峰搜索，大大降低了計算復(fù)雜度。當(dāng)信噪比較高時，算法性能與PM算法和Root-MUSIC算法基本一致，信號信噪比較低時，算法性能下降。計算機仿真結(jié)果驗證了該算法的有效性。

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注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文