循環與非循環混合信號源快速DOA估計與識別方法

陳顯寧，萬 群，楊萬麟

(電子科技大學電子工程學院 成都 610054)

循環與非循環混合信號源快速DOA估計與識別方法

陳顯寧，萬 群，楊萬麟

(電子科技大學電子工程學院 成都 610054)

在日益復雜的信號環境中，陣列信號處理需要面對循環和非循環混合信號源的情況越來越多。針對循環和非循環混合信號源的情況，分析了混合信號源條件下的子空間特征，提出了一種混合信號源條件下的快速波達方向估計與識別方法，有效地利用了混合信號源中的非循環特性。理論分析和仿真實驗結果表明，波達方向估計結果的分辨率不僅較于常規方法有所提高，而且可處理的信源數目大于陣元數目，具有較強的過載處理能力。

循環信號; 波達方向估計; 識別; 混合信號源; 非循環信號

陣列信號處理一般都假設陣元接收的信號來自循環信號源，即用復平面上的一點表示任意時刻信號包絡的正交I/Q分量時，隨著時間的變化，信號包絡的軌跡是繞復平面原點循環變化的[1-3]。但實際上常出現非循環信號源情況，如智能天線采用BPSK、MSK等調制方式的通信信號源[4]，隨著時間的變化，信號包絡的正交I/Q分量的軌跡是通過復平面原點的一條線段。

最近，利用信號源的時域非循環特性改進信號源參數估計性能的研究越來越多，如非循環信號源波達方向估計的根MUSIC方法[5]和增強型酉ESPRIT方法[6]、非循環信號源頻偏估計的增強型盲方法[7]和無數據輔助的方法[8]、非循環信號源的盲分離方法[9]、非循環調制的OFDM信號峰均比抑制[10]等。這些研究與利用信號源時域上其他較復雜特性(如有限符號集信息)的空時聯合信號處理方法相比，利用信號源的時域非循環特性的方法比較簡單，也能獲得較明顯的性能增強效果。

實際上，民用無線通信和無線電對抗環境中的信號源十分復雜，往往不是單一的循環信號源或非循環信號源，因此，有必要研究利用混合信號源特性的參數估計與識別方法。本文針對循環和非循環混合信號源，提出了一種增強型的波達方向估計方法和識別循環與非循環信號源的方法，并給出了仿真結果。

1 循環與非循環混合信號源的子空間特性

2 混合信號的波達方向估計和識別

3 仿真結果

實驗 1 假設有由6個間隔為半波長的陣元組成的均勻線陣，3個等功率的信號源的波達方向分別為0.01、0.11、0.15 rad，空間噪聲為高斯白噪聲，信噪比為30 dB，快攝數為100。

假設第2個和第3個信號源是非循環信號源，第1個信號源是循環信號源，100次試驗的估計結果如圖1所示，圖中實線為本文方法結果，虛線為常規方法結果。由圖1可見：(1)在循環信號源的波達方向處，本文提出的改進的ESPRIT方法得到兩組相近的估計結果，可以作為區分非循環信號源和循環信號源的標準；(2)本文方法提供了比常規的ESPRIT方法更為準確的估計。

圖1 3個信號源時本文方法和常規方法100次試驗的估計結果比較

實驗 2 在保持其他條件不變的條件下，圖2a和圖2b分別給出了本文方法和常規的ESPRIT方法對第二個到達角估計結果的RMSE隨SNR和陣元數的變化的性能曲線(對應每個參數進行1 000次獨立實驗)。可見本文方法的估計性能明顯優于常規ESPRIT方法。

實驗 3 同樣假設有由 6個間隔為半波長的陣元組成的均勻線陣，3個等功率的循環信號源的波達方向分別為?0.6、?0.4、0.2 rad，4個等功率的非循環信號源的波達方向分別為?0.2、0、0.4和0.6 rad，信噪比為25 dB，快攝數為200。100次試驗的估計結果如圖3所示，圖中實線為本文方法結果，虛線為常規方法結果。由圖可見：(1)常規方法由于信號源數大于陣元數，所以最多只能估計5個結果，且估計結果偏差較大；(2)在循環信號源的波達方向處，本文方法得到了兩組相近的估計結果，可以作為識別循環信號源的標準；(3)本文方法在信號源數大于陣元數時依然能夠提供準確的估計，具有較強的信源過載能力。

圖2 本文方法和常規方法的估計性能比較

圖3 7個信號源時本文方法和常規方法100次試驗的估計結果比較

4 結 論

與針對單一的循環或非循環信號源的陣列信號處理不同，本文研究了循環和非循環混合信號源的波達方向估計問題和這兩種信號源的識別問題，利用混合信號源的子空間特性推導并提出了增強型空間譜估計方法，該方法不僅具有較高的分辨率，容易識別該兩種信號源，而且具有較強的信源過載能力。

[1]CHARG P, WANG Y, SAILLARD J. Non circular sources direction finding method using polynomial rooting[J].Signal Processing, Elsevier Science Publishers, 2001, 81:1765-1770.

[2]PICINBONO B. On circularity[J]. IEEE Trans SP, 1994,42(12): 3473-3482.

[3]PICINBONO B, CHEVALIER P. Widely linear-estimation with complex data[J]. IEEE Trans SP, 1995, 43(8):2030-2033.

[4]ABEIDA H, DELMAS J P. Stochastic Cramer-Rao bound of DOA estimates for non-circular Gaussian signals[C]//IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. [S.l.]: IEEE, 2004.

[5]CHARGE P, WANG Y, SAILLARD J. A root-music algorithm for non circular sources[C]//IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing.[S.l.]: IEEE, 2001.

[6]HAARDT M, ROMER F. Enhancements of unitary ESPRIT for non-circular sources[C]//IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. [S.l.]: IEEE,2004.

[7]CIBLAT P, SERPEDIN E, WANG Y. A fractionallysampling based frequency offset enhanced blind estimator for non-circular transmissions[C]//Conference Record of the Thirty-Sixth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. [S.l.]: [s.n.], 2002.

[8]CIBLAT P, LOUBATON P, SERPEDIN E, et al.Performance of non-data aided carrier offset estimation for non-circular transmissions through frequency-selective channels[C]//IEEE International Conference on Acoustics,Speech, and Signal Processing. [S.l.]: IEEE, 2000.

[9]GALY J, ADNET C. Blind separation of non-circular sources[C]//Proceedings of the Tenth IEEE Workshop on Statistical Signal and Array Processing. [S.l.]: IEEE, 2000.

[10]WANG H, CHEN B. On the distribution of peak-toaverage power ratio for non-circularly modulated OFDM signals[C]//Global Telecommunications Conference. [S.l.]:[s.n.], 2003.

編 輯 稅 紅

Fast Direction of Arrival Estimation and Identification of Mixed Circular and Non-Circularity Sources

CHEN Xian-ning, WAN Qun, and YANG Wan-lin

(School of Electronic Engineering, University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054)

In array signal processing, the cases of mixed circular and non-circular sources are more and more frequently encountered in complex signal situation. By analyzing the subspace property of the mixed circular and non-circular signal sources in detail, an enhanced and fast method for direction of arrival (DOA)estimation and identification of mixed circular and non-circular sources is proposed. Since the proposed method efficiently utilizes the useful non-circularity properties of the mixed circular and non-circular source model, it has better performance of DOA estimation compared with the method only based on homogeneous source model and its performance is closed to the theoretical bound. Simulation results show that by using the proposed method in DOA estimation, the number of mixed signal sources can be larger than the number of array elements.

circular source; direction of arrival; identification; mixed source; non-circular source

TN911.7

A

10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.003

2009- 04- 09;

2010- 03- 22

國家自然科學基金(60372022)；新世紀優秀人才支持計劃(NCET-05-0806)

陳顯寧(1977- )，男，博士生，主要從事陣列信號處理、波達方向估計方面的研究.