MUSIC测角

假设有D个信号源，N个阵元，将阵列接收的信号表示为：
X(t)=A(θ)S(t)+N(t)X(t) =A(\theta)S(t)+N(t) X(t)=A(θ)S(t)+N(t)
其中，S(t)S(t)S(t)是D×1阶信号矢量，N(t)N(t)N(t)是M×1阶噪声，A(θ)A(\theta)A(θ)是阵列对信号的M×D阶导向矢量矩阵。
对上式中的X(t)X(t)X(t)进行协方差计算，获得协方差矩阵如下：
Rxx=E[XXH]=ARssAH+δN2IR_{xx} =E[XX^{H}]=AR_{ss}A^{H}+\delta_{N}^{2}I Rxx=E[XXH]=ARssAH+δN2I
式中，Rss=E[SSH]R_{ss}=E[SS^{H}]Rss=E[SSH]表示信号的自相关矩阵；δN2I\delta_{N}^{2}IδN2I表示噪声的方差。
对其进行特征分解可以得到所有特征值，前D个大特征值对应D个目标，其余小特征值对应噪声。将这M个特征值对应的特征向量张成的空间E分为两部分，分别为信号子空间和噪声子空间。
在实际工程中，由于只能接收固定长度快拍的数据，当接收的数据快拍为L时，将该数据矩阵进行协方差变化得到最大似然估计：
R=∑i=1LXXH/LR=\sum_{i=1}^{L}XX^{H}/L R=i=1∑LXXH/L
通过特征分解计算矩阵R，获得噪声信号子空间的特征矩阵U_{N}。同时由于噪声存在导致A(θ)A(\theta)A(θ)与U_{N}并不能全部正交。因此，为了得到正确的DOA估计，需要使用最小优化搜索的方法，即：
θMUSIC=argθminAH(θ)UNUNHA(θ)\theta_{MUSIC}=arg_{\theta}minA^{H}(\theta)U_{N}U_{N}^{H}A(\theta) θMUSIC=argθminAH(θ)UNUNHA(θ)
因此，可以得到MUSIC算法的谱估计公式为：
PMUSIC=1/(AH(θ)UNUNHA(θ))P_{MUSIC}=1/(A^{H}(\theta)U_NU_N^{H}A(\theta)) PMUSIC=1/(AH(θ)UNUNHA(θ))

圆阵MUSIC测角仿真

仿真参数：圆阵阵元个数5，圆阵半径0.15m，载频2GHz，目标方位角 10°，目标俯仰角10.05°

圆阵MUSIC解相干仿真

仿真参数：圆阵阵元个数为20个，阵元半径为1.5，共4个目标，目标方位角分别为20°、50°、60°和70°，目标载频均为1GHz，采用移动平滑解相干法

极化圆阵MUSIC测角

仿真参数：圆阵阵元个数为8，圆阵半径为0.057，载频为2GHz，目标为1个，目标方位角为0°，目标俯仰角为-50°，极化因子参数γ\gammaγ为45，η\etaη为40.

ESPRIT测角

ESPRIT，即借助旋转不变技术估计信号参数，是the Estimation of Signal Parameters via Rotation Invadance Techniques的缩写。与 MUSIC算法相同，ESPRIT算法也是一种建立在子空间基础上的算法。同时，ESPRIT算法有闭式解，无需搜索谱峰，因此与MUSIC 算法相比，它的运算量较小，但对阵列的结构有着严格的要求，即阵列要具备平移不变性。

圆阵ESPRIT测角

UCA-ESPRIT 算法也是一种基于相位模式激励的波束空间变换处理算法，通过一个波束形成矩阵将阵列从阵元空间变换到波束空间。利用波束空间阵列导向矢量的分解和贝塞尔函数的递推关系得到一个矩阵方程，对该矩阵方程的最小二乘解再进行特征分解即可得到来波的方位角和俯仰角解。
UCA-ESPRIT 算法用到的波束形成矩阵为
F0H=C0FeHF_{0}^{H}=C_{0}F_{e}^{H} F0H=C0FeH
式中，FeHF_{e}^{H}FeH和C0C_{0}C0定义与UCA-RB-MUSIC一致。

圆阵ESPRIT测角仿真

仿真参数：圆阵个数为16，圆阵半径为0.15，目标方位角为15°，目标俯仰角18°

MUSIC和ESPRIT误差分析

MUSIC和ESPRIT误差随快拍数的变化

MUSIC和ESPRIT误差随信噪比的变化

雷达测角方法（MUSIC ESPRIT）相关推荐

雷达测角方法（DBF测角、干涉测角（长短基线））matlab
雷达测角方法(DBF测角.干涉测角(长短基线)) DBF测角实验仿真干涉测角长短基线相位差解模糊实验仿真五元均匀圆阵干涉测角(需要私,这部分实在懒得更新了) 代码私信 DBF测角根据波束 ...
[解疑][TI]TI毫米波雷达系列（三）：调频连续波雷达回波信号3DFFT处理原理（测距、测速、测角）
本文是经过参考多个文章并整理的,相关程序已经经过验证其可行性.在此感谢原文作者(文末有相关链接)的无私分享. 1.测距.测速毫米波雷达测距主要是通过检测回波时延来计算目标距离:测速是通过检测目标运动 ...
回波3DFFT处理（测距、测速、测角）
欢迎加入毫米波雷达技术交流群,647796034 本文主要针对TI 毫米波雷达的测距.测速.测角的基本方法--3DFFT处理进行简单介绍,并提供MATLAB处理程序,分析3DFFT处理结果. 1.测距 ...
毫米波雷达 3发4收阵列信号回波模拟（基于信号的延时来建模）以及DOA和MVDR方法测角（二）
雷达阵列回波模拟和DOA.MVDR仿真下列matlab程序主要是仿真了3发4收等效为1发12收的连续扫频波制式下的阵列回波,并在阵列的基础上做DOA和MVDR角度分辨率实验. 这于上一篇<毫米 ...
MIMO雷达比幅单脉冲测角精度分析（系统工程与电子技术）
MIMO雷达比幅单脉冲测角精度分析(系统工程与电子技术) 转载于:https://www.cnblogs.com/focus-z/p/9827409.html
自动驾驶－毫米波雷达系列基础篇－测角原理
雷达的测角原理 3.1 单目标的测角原理 3.2 最大视场角 3.3 同距同速的多个目标 3.4 角度分辨率 3.5 对比角度估计和速度估计当目标距离发生很小的变化时,会导致Range-FFT峰值处 ...
FMCW雷达测距、测速与测角
文章目录 1 FMCW雷达简介 2 测距原理 2.1 测距范围 2.2 距离分辨率 3 测速原理 3.1 测速范围 3.2 速度分辨率 4 测角原理 4.1 测角范围 4.2 角度分辨率 5 参考资料 ...
pmsm simulink foc 仿真_汽车雷达场景仿真方法的研究
原标题:汽车雷达场景仿真方法的研究文章基于电大尺寸电磁波仿真技术 , 提出一种能够根据电磁波仿真结果参数计算出实际雷达回波信号的方法 .该方法能够模拟运动在多目标复杂场景下的雷达回波信号 , 综合了 ...
振幅和差单脉冲雷达在自动测角系统中的应用
一.自动测角系统简介在火控系统中使用的雷达,必须快速连续地提供单个目标(飞机.导弹等)坐标的精确数值,此外在靶场测量.卫星跟踪.宇宙航行等方面应用时,雷达也是观测一个目标,而且必须精确地提供目标坐标 ...

雷达测角方法（MUSIC ESPRIT）

雷达测角方法（MUSIC ESPRIT））