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基于稀疏互质电磁矢量阵列的MUSIC算法

邵华 苏卫民 顾红 王灿

邵华, 苏卫民, 顾红, 王灿. 基于稀疏互质电磁矢量阵列的MUSIC算法[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(9): 2033-2038. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00021
引用本文: 邵华, 苏卫民, 顾红, 王灿. 基于稀疏互质电磁矢量阵列的MUSIC算法[J]. 电子与信息学报, 2012, 34(9): 2033-2038. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00021
Shao Hua, Su Wei-Min, Gu Hong, Wang Can. MUSIC Algorithm Based on Sparse Coprime Electromagnetic Vector Arrays[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(9): 2033-2038. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00021
Citation: Shao Hua, Su Wei-Min, Gu Hong, Wang Can. MUSIC Algorithm Based on Sparse Coprime Electromagnetic Vector Arrays[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2012, 34(9): 2033-2038. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00021

基于稀疏互质电磁矢量阵列的MUSIC算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00021
基金项目: 

南京理工大学自主科研专项计划(2010ZDJH05),国家部委基金和高等学校博士学科点专项科研基金(20113219110018)资助课题

MUSIC Algorithm Based on Sparse Coprime Electromagnetic Vector Arrays

  • 摘要: 为增加传统MUSIC算法可分辨的信号源数,该文构造了一对具有互质关系的2维稀疏电磁矢量阵列,并基于此阵列提出了一种基于3维平滑的MUSIC算法。该算法利用两个阵列间的互质关系形成具有更多自由度的互质差合成阵列,并基于3维(2维空域加极化域)平滑算法恢复其自相关矩阵的秩,达到应用于传统MUSIC算法的目的。该算法的最大优势是仅使用二阶统计量即可系统地增加了原阵列的自由度。计算机仿真结果表明所提算法能估计多于物理阵元数的信号且分辨率高。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-01-06
  • 修回日期:  2012-04-17
  • 刊出日期:  2012-09-19

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