一种基于DSP的快速MUSIC测向方法研究与实现

　　基于阵列信号处理的MUSIC测向算法在移动通信、电子对抗、参数估计、信号识别等领域中有着广泛的应用前景，MUSIC测向方法的提出对阵列测向具有重要意义，极大地推动了阵列测向技术的发展。因此，MUSIC测向方法的快速DSP实现对应用具有重要的意义。比如：在移动通信中空分多址的应用；在电子战中，面对日益密集、复杂的信号环境，要求能够对不同方位的信号做出快速反应。

　　本文提出采用多级维纳滤波求信号空间的方法，并给出了测向算法中一些减少计算量的措施，实现了MUSIC算法的快速测向。文章最后给出了在实际9元均匀圆阵中的实验结果，实验表明该方法不但可以大大减少Neil向时间，而且对实际的环境信号有较高的测向精度，具有实际应用价值。

　　2 基于多级维纳滤波的子空间快速估计算法

　　在基于经典MUSIC的DOA估计算法中，信号子空间和噪声子空间的估计均是对协方差矩阵作特征值分解或奇异值分解得到的。估计协方差矩阵和对其作特征值分解所需要的运算量约为0（M'K十M'），其中M和K分别是阵列的阵元个数和采样快拍数，如果阵元数较多的话，协方差矩阵是高阶的，对其进行估计和作特征值分解的运算量是相当大的。

　　对于谱峰搜索，采用分步一步进搜索法，以方位搜索为例具体如下：

　　（1）在036R间采用大步进进行快速搜索，寻找可能存在信号的大致方位区间。当搜索步进为6。时，则共搜索60次。假设多级维纳滤波器估计出的信号空间的维数为D，为了保证不丢失有效的谱峰，这里总共搜索3D个可能存在有效信号的方位区间。

　　（2）在上一步搜索到的方位区间进行第二步搜索。此时搜索步进为3-，每一个待搜索区间的大小为上一步搜索步进的两倍，即2 x 60 = 120,所以这一步总共的搜索次数为4x3D=12D，取峰值较大的3D个方位区间。

　　（3）依次按照20,1。和0.5o的步进使用上面的方法搜索。

　　（4）最后一步搜索到峰值较大的D个方位就是对应D个信号的方位。

　　上面方法中使用的分步搜索步数和搜索步进可以根据测向梢度的要求灵活更改，设定这些参数的依据是：搜索时不能丢失有效的峰值，否则会造成测向结果的错误。实验表明，使用分步一步进谱峰搜索方法，可以大大减少搜索的次数，在保证测向精度的前提下提高搜索的效率。

　　4 采用的硬件体系结构

　　（1）高性能的信号处理芯片

      在本文使用的MUSIC算法中，存在大量的浮点运算，主要表现在牙目关矩阵的计算、多级维纳滤波和空间谱计算三个部分。在采样时间只有十几毫秒的情况下，为了保证测向算法的实时性，选用一个具有高性能浮点运算能力的处理芯片至关重要。

　　TMS32OC6713是德州仪器公司（TI）推出的一种高速的浮点数字信号处理芯片，它的工作主频为200MHz,浮点运算能力高达1.35 GFLOPS,提供两级高速缓存，而且每个指令周期最多能够执行S条指令。这些特性使得它非常适合需要并行计算、高速实现的场合。

　　高速SBSRAM接口传至DSP, DSP接收到9路数据后，先用基于多级维纳滤波的算法进行信号子空间的快速估计。然后使用music算法估计来波方向。测向的结果最后上报控制计算机。FPGA中的同步逻辑保证9个通道在同一时刻开始采集信号。

　　5 试验结果

　　（1）多级维纳滤波法估计信号空间维数试验在实际的试验场地，使用多个战术电台在同一信道内发送单音信号，每个电台相对于天线阵的方位各不相同，信号的信噪比约为12dB（6kHz带宽）。每次试验统计1000次估计结果，根据估计正确的次数计算该次试验的正确率。实际的试验结果如图2所示。

      (2)测向时间测试

　　试验条件同试验一。实际的测试结果表明：

　　对于9元均匀圆阵，单个信号，快拍数为256，采样速率100kHz，采用本文的算法，完成一次测向（同时估计信号的方位角和仰角）的时间平均约为12.5m s。表2是不同信号个数的平均测向时间。

　　6 结束语