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《基于传播算子的大规模MIMO波达方向估计算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统因其能显著提高频谱效率和系统容量而备受关注。
然而，波达方向（Direction of Arrival，DOA）估计作为大规模MIMO系统中的关键技术之一，其算法的准确性和效率一直是研究的热点。
本文针对基于传播算子的大规模MIMO波达方向估计算法进行研究，以提高系统的性能和可靠性。
二、背景与意义在无线通信系统中，波达方向估计算法用于确定信号的来源方向，对于提高通信系统的性能具有重要意义。
然而，随着大规模MIMO系统的广泛应用，传统的DOA估计算法面临着计算复杂度高、精度低等问题。
因此，研究基于传播算子的大规模MIMO波达方向估计算法，对于提高系统的频谱效率和通信质量具有重要意义。
三、算法原理基于传播算子的波达方向估计算法主要利用信号的传播特性和空间特征进行估计。
算法的基本原理是：通过接收信号的协方差矩阵，利用传播算子对信号进行分解，提取出信号的空间特征，从而实现对波达方向的估计。
具体而言，算法首先对接收信号进行预处理，得到信号的协方差矩阵。
然后，利用传播算子对协方差矩阵进行特征分解，得到信号的空间特征向量。
最后，根据空间特征向量与波达方向之间的关系，估计出信号的波达方向。
四、算法实现在大规模MIMO系统中，基于传播算子的波达方向估计算法的实现需要考虑以下几个方面：1. 信号预处理：对接收信号进行去噪、滤波等预处理操作，以提高信号的信噪比和可靠性。
2. 协方差矩阵计算：根据预处理后的信号，计算其协方差矩阵。
3. 特征分解：利用传播算子对协方差矩阵进行特征分解，得到信号的空间特征向量。
4. 波达方向估计：根据空间特征向量与波达方向之间的关系，估计出信号的波达方向。
在实际应用中，还需要考虑算法的复杂度、实时性等因素，对算法进行优化和改进。
信号空间标度的高分辨波达方向估计算法研究近年来，随着雷达信号处理技术的发展，雷达方向估计（DOA）
研究受到广泛关注。
在各种应用中，如反导引导，雷达侦察，信号定位和碰撞警报等，雷达方向估计算法是不可缺少的。
然而，由于信号的有限性和复杂的环境，传统的工作重点仍然是空间波达方向估计，在许多应用中发挥着关键作用。
传统的方向估计算法通常具有较低的分辨率，并且往往有由于噪声或非平移变化而导致的无法估计的情况。
本文提出了一种基于信号空间标度（MUSIC）的高分辨波达方向
估计方法，以改善传统的技术的分辨率和稳定性，实现更深入的方向估计。
为了提高算法的分辨率，提出了一种改进的MUSIC算法，并基于多径信号模型推导了MUSIC算法的空间分辨率。
针对MUSIC算法的稳健性，引入了基于谱补偿的方向估计方法，以改善MUSIC算法在非平移变化条件下的稳定性。
为了验证该技术的可行性，我们尝试了基于MIMO的仿真实验，
并基于两种仿真结果对提出的方法进行了评估。
仿真结果表明，改进的MUSIC算法的分辨率较之传统的MUSIC算法大大提高，而基于谱补偿的方向估计算法也能够有效地改善MUSIC算法在非平移变化条件
下的稳定性。
本文研究的技术有可能成为雷达方向估计的有用工具，具有可能提高信号检测，定位和导航的能力的潜力。
此外，其中的技术原理也可以运用于其他应用领域，例如声纳、超宽带信号检测和定位等。
总之，本文提出的信号空间标度的高分辨波达方向估计算法在提
高分辨率和稳定性方面具有良好的性能。
该技术将有助于改善雷达信号处理技术在各种应用中的效果，也可以为其他信号处理场景提供有价值的参考。
![基于MUSIC算法的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s1/m/1b66926e8762caaedc33d4d3.png)
专利名称：基于MUSIC算法的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法
专利类型：发明专利
发明人：周围,王强,唐俊,张维,潘英杰
申请号：CN201911155691.1
申请日：20191122
公开号：CN110927661A
公开日：
20200327
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出了基于MUSIC算法的单基地展开互质阵列MIMO雷达DOA估计方法，首先通过将传统互质阵列按照相反的两个方向展开得到展开互质阵列，进而将展开互质阵列分别作为MIMO 雷达的发射阵列与接收阵列进行信号的发射与接收，将整个接收阵列作为一个整体，使用所有接收阵元的接收数据来进行DOA估计，由于同时利用了阵列的自信息以及互信息，因此自由度以及DOA估计精度相较于传统互质阵列DOA方法均有大幅的提高。
传统互质阵列DOA估计算法往往不能严格消除相位模糊问题，本发明所提算法由于引入了MIMO雷达，使得产生相位模糊的条件极为严苛，算法严格无相位模糊。
申请人：重庆邮电大学
地址：400065 重庆市南岸区崇文路2号
国籍：CN
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摘要近年来，多输入多输出（MIMO）雷达受到国内外科研人员的广泛关注。
它借鉴了在通信领域取得巨大成功的MIMO技术，比传统雷达具有诸多优点。
本文研究的即为双基地MIMO雷达。
侧向是雷达的一个重要任务。
与传统雷达的波达方向估计不同，双基地MIMO雷达的方向矢量是是发射矢量和接受矢量的Knonecker积，这正是本文研究的二维角度估计。
针对这一问题，首先，介绍了本课题的研究背景和研究意义，以及研究现状及发展等。
其次，深入研究了双基地MIMO雷达的原理与信号模型。
然后本文应用MUSIC法，联合MUSIC-ESPRIT法和降维Capon等三种不同方法，对双基MIMO雷达的二维角度估计进行了研究，计算机仿真验证了各个方法的有效性。
最后对三种方法的性能进行了比较与分析，计算机仿真也说明了这一点。
关键字：双基MIMO雷达 MUSIC 联合MUSIC-ESPRIT 降维Capon第一章绪论1.1研究背景与意义多输入多输出（MIMO,Multiple-Input Multiple-Output）雷达是近年来提出的一种新体制雷达，它借鉴了在通信领域取得巨大成功的多输入多输出技术，具有诸多优点，已经显示有潜力为雷达领域作出重要贡献。
近几十年来，国外不断推出了各种高空高速飞机和导弹、超低空巡航导弹（如“战斧巡航导弹”）、隐身飞机（如F-117A,B-2,F-35,F-22等）、高速反辐射导弹(如AGM-88)等多种高性能的武器装备，并在历次局部战争中创造出奇袭的效果，亦现代战争的战术发生了很大变化。
MIMO雷达以其多输入多输出的特点，在增加空间采样、反隐身、反电子对抗与干扰等方面具有独特的优势。
在这种复杂的局势中，为了先敌发现和先敌出击，保证自身生存能力，掌握战场上的制电磁权，实现对敌目标有效监测与阻击，现代雷达面临越来越艰巨的任务和挑战。
比如雷达应具有远距离探测弱目标的能力，即远距离检测隐身目标的能力。
其中更需要雷达系统具有良好的方位分辨力，对敌目标方位快速、准确地加以辨别定位，以实施精确打击。
基于music的波达方向估计算法研究设计思路基于MUSIC（Multiple Signal Classification）的波达方向估计算法是一种广泛用于信号处理和阵列信号处理的算法。
其主要应用在雷达、声纳、无线通信等领域，用于估计信号的到达方向（DOA）。
以下是一种基于MUSIC算法的波达方向估计的研究设计思路：1. 信号模型建立：首先，我们需要建立一个信号模型。
这通常涉及到一个阵列接收到的信号，该阵列可能是一个线阵、平面阵或立体阵。
在模型中，我们需要考虑信号的传播时间、波速以及阵列的几何结构。
2. MUSIC谱计算：在建立好信号模型后，我们将利用MUSIC算法来计算MUSIC谱。
MUSIC谱是一个显示信号频率的函数，其峰值对应于信号的到达方向。
为了计算MUSIC谱，我们需要对接收到的信号进行傅里叶变换，并利用阵列的互相关函数来构造一个协方差矩阵。
3. DOA估计：在得到MUSIC谱后，我们可以利用其峰值来估计信号的到达方向。
峰值的位置对应于信号的波达方向，其高度反映了信号的信噪比。
4. 性能分析：为了评估算法的性能，我们可以进行一系列模拟实验。
这可能涉及改变阵列的几何结构、信号的传播条件（如多径传播、阴影等），以及噪声水平。
通过比较实际结果和理论预期，我们可以评估算法的准确性和鲁棒性。
5. 优化和改进：基于性能分析的结果，我们可以对算法进行优化和改进。
这可能包括改进信号模型、改进MUSIC谱的计算方法，或者使用更先进的DOA估计方法。
6. 实际应用：最后，我们将尝试在实际环境中应用我们的算法。
这可能涉及使用实际的阵列设备接收信号，并进行波达方向估计。
我们还将比较实际结果和模拟结果，以验证算法在实际环境中的性能。
以上是基于MUSIC算法的波达方向估计的一种研究设计思路。
请注意，这只是一种可能的路径，具体的研究过程可能会根据具体的研究问题、研究环境和可用资源进行调整。
MIMO雷达发射方向图与波形设计方法探究摘要:多输入多输出 (MIMO) 雷达系统近年来受到了广泛的探究和应用，其通过利用多个收发天线和多个波形来提高雷达的性能。
本文针对MIMO雷达系统中的发射方向图和波形设计问题进行了探究，探讨了不同的设计方法和优化算法。
1. 引言雷达技术作为一种重要的探测和感知手段，在军事、航空、交通等领域具有广泛的应用。
传统雷达系统通过单个天线发射和接收信号，难以满足对区分率、抗干扰能力和跟踪性能的要求。
而MIMO雷达系统通过同时发射多个波形和利用多个天线接收信号，能够有效提升雷达系统的性能。
2. MIMO雷达系统介绍2.1 MIMO雷达系统的基本原理MIMO雷达系统由多个发射天线和多个接收天线组成。
通过使各个发射天线发送不同的波形，达到对目标的独立探测，并通过接收天线上的回波进行信号处理，从而实现高区分率成像和抗干扰能力。
2.2 MIMO雷达系统的优势与传统雷达相比，MIMO雷达系统具有多个波束、高区分率、抗多径干扰等优势。
此外，MIMO雷达系统还可以提供额外的信息，如目标的角度、速度和散射特性等，对于目标的识别和跟踪分外有益。
3. 发射方向图设计3.1 单点目标发射方向图设计针对单个目标，通过设计发射方向图可以实现较高的区分率和较低的误识别率。
常用的方法包括信号处理方法和优化算法，如最小二乘法、约束最小二乘法和遗传算法等。
3.2 多目标发射方向图设计对于多个目标，发射方向图设计就更加复杂。
常用的思路是将发射方向图设计问题转化为优化问题，通过寻找最优的权重矢量和干扰抑止矢量来实现目标区分和抗干扰能力的提高。
4. 波形设计4.1 基于波形最小互相干扰方法的波形设计在MIMO雷达系统中，由于多个发射天线同时发送多个波形，波形之间的互相干扰会影响雷达系统的性能。
因此，通过设计最小互相干扰的波形，可以提高雷达系统的抗干扰能力。
基于传统的伪随机编码和Linear Frequency Modulation (LFM) 波形，接受优化算法求解最小互相干扰波形的参数。
基于MUSIC算法的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计王伟;王晓萌;李欣;陈广
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2014(36)8
【摘要】该文提出一种基于MUSIC算法的L型阵列多输入多输出雷达降维波达方向(DOA)估计算法.该算法首先针对L型阵列导向矢量的结构,构造出一个降维矩阵,将回波信号转换到低维空间.然后利用二次优化方法将2维DOA估计分解为两个1维DOA估计.最后利用MUSIC空间谱估计其中1维角度,并利用求得的角度回代谱函数,对另1维角度进行求根估计.该算法将2维空间谱搜索降为1维搜索,极大地降低了运算复杂度.理论分析和仿真结果验证了该算法的准确性和可行性.【总页数】6页(P1954-1959)
【作者】王伟;王晓萌;李欣;陈广
【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001
【正文语种】中文
【中图分类】TN958
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1.基于ESPRIT算法的十字型阵列MIMO雷达降维DOA估计 [J], 梁浩;崔琛;余剑
2.基于ESPRIT算法的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计 [J],
3.基于稀疏重构的L型阵列MIMO雷达降维DOA估计 [J], 梁浩;崔琛;代林;余剑
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5.双基地展开互质阵列MIMO雷达DOD、DOA降维估计算法 [J], 周围;王强;唐俊;张维
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基于MUSIC算法波达方向估计的仿真实现
史萌萌
【期刊名称】《通信技术》
【年(卷),期】2018(051)011
【摘要】波达估计技术对感兴趣的空域信号进行各种处理、计算,实现对信号到达方向等参数的准确估计.它的本质要求在于研究估计精度高、角度分辨率高、运算速度快和易于工程实现的算法.通过对中心对称性阵列结构的数学分析,研究基于噪声子空间的MUSIC工程实现算法,在不减少估计精度和角度分辨率的前提下,减少了算法的实现复杂度.利用各阵元通道正交下变频并滤波后的数据构造实对称协方差矩阵,然后对其进行实特征分解,并通过极值搜索得到来波估计值.最后,对算法具体工程实现思路进行MATLAB仿真,验证了该算法实现路线的正确性和可行性.
【总页数】5页(P2570-2574)
【作者】史萌萌
【作者单位】陕西烽火通信集团有限公司,陕西宝鸡 721006
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
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3.基于改进的MUSIC算法的矢量水听器阵列波达方向估计 [J], 陈晟;程彬彬;赵俊渭
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基于MUSIC算法的MIMO雷达的角度估计付翔;张小飞【期刊名称】《滁州学院学报》【年(卷),期】2012(014)002【摘要】多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output：MIMO）雷达利用多天线发射互相正交的信号,可以实现灵活的发射分集设计,具有高分辨率的空间谱估计性能。
为降低计算的复杂度,提升信噪比高时信号的性能,文章基于MUSIC算法对双基站雷达信号的到达角与发射角作相应估计,结合优化方法和误差准则,对不同参数条件下的该算法作了仿真分析和综合比较。
结果证明了该算法的有效性。
%Multiple-- input-- multiple-- output （MIMO） radar, which utilize multiple antennas to simul taneously transmit orthogonal signals, offers flexible design of transmit diversity and high resolution of spatial spectrum estimation. To reduce the calculating complexity and enhance the signal quality at high SNR（Signal to Noise Ratio）, a direction of departure （DOD） and direction of arrival （DOA） estimation algorithm is proposed in bistatic MIMO radar based on MUSIC estimation algorithm. Combined with optimization method and error criterion, simulation analysis and comprehensive comparison has been made for this algorithm in different parameter condition, and the results demonstrate its effectiveness and robustness.【总页数】4页(P39-41,44)【作者】付翔;张小飞【作者单位】南京航空航天大学电子信息工程学院,南京210016;滁州学院机电学院,安徽滁州239000【正文语种】中文【中图分类】TN919【相关文献】1.基于三维压缩感知的MIMO雷达角度估计算法 [J], 文方青;张弓;王鑫海;张宇;贲德2.基于"列维扩展"信号子空间的双基地MIMO雷达相干角度估计 [J], 郑志东; 董莉; 文刚; 徐凯3.基于2D-Capon的双基地MIMO雷达目标角度估计 [J], 朱泽锋;陈庚;邹德志4.基于张量算法的MIMO雷达多目标角度估计 [J], 陈庚;卢其龙;邹德智5.互耦条件下基于4阶累积量的双基地MIMO雷达角度估计 [J], 郑志东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于Y阵的MUSIC波达方向估计算法任鹏飞;张玉;邓小波【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】Aiming at high-precision direction finding in two-dimensional array signal processing,this paper proposes a Y-shaped array-based high-resolution MUSIC algorithm.In this algorithm,the array manifold features and the relationship between the sub-spaces decomposed from MUSIC algorithm are used to construct the spatial needle peaks, thereby improving the estimation accuracy of the MUSIC algorithm and spatial spectral resolution.Simulation results verify the effectiveness of the algorithm.%针对二维阵列信号处理中的高精度测向问题，提出一种基于Y型阵的高分辨MUSIC算法，利用Y型阵的阵列流型特性和MUSIC算法分解得到的子空间之间的关系来构造针状空间谱峰，从而提高了MUSIC算法的估计精度和空间谱分辨率。
仿真结果表明，算法对高斯噪声具有较好的平滑作用且有较好的方向分辨力。
【总页数】3页(P54-56)【作者】任鹏飞;张玉;邓小波【作者单位】中国人民解放军61711部队，新疆喀什844000;中国人民解放军61711部队，新疆喀什844000;中国人民解放军61711部队，新疆喀什844000【正文语种】中文【中图分类】TN911.22【相关文献】1.互耦效应下一种基于实值稀疏表示的波达方向估计算法 [J], 吴振;戴继生;朱湘临;赵德安2.基于L型阵的二维Root-MUSIC波达方向估计算法 [J], 张虎;仝侨3.基于MUSIC算法的矢量阵波达方向估计 [J], 周浩;顾晓东;蒋兴舟4.基于MUSIC算法的矢量阵波达方向估计 [J], 周浩;顾晓东;蒋兴舟5.基于L阵的分布式信源二维波达方向估计算法 [J], 韩英华;汪晋宽;宋昕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
MIMO雷达论文：MIMO雷达的波达方向估计【中文摘要】受MIMO技术在通信领域发展的启发和基于MIMO技术所体现出的优越性,雷达设计者近年来提出了MIMO雷达这一新思想。
这一领域的发展和运用前景得到了越来越多资深学者的广泛关注,但目前国内外对它的研究都还是处于初级阶段。
MIMO雷达收发阵列由多个具有不同相位中心的全向波束阵元组成,阵列元件间信号具有独立性,而不像波束形成假定接收和发射的信号间高度相关性。
信号之间的相互独立性为MIMO雷达带来了一些独特的优势,如雷达目标截面积近似为恒定不变,信号衰落大大降低,这样获得的分集增益提高了雷达的检测能力。
目前,国内外对MIMO雷达的研究主要集中在有源MIMO雷达DOA估计、目标检测性能分析和波形设计与多通道信号模型等方面。
本文主要研究MIMO雷达波达方向估计问题,完成的主要研究工作如下:1.基于均匀线阵双基MIMO雷达信号模型,研究了在高斯色噪声背景下基于高阶累积量最小范数算法进行波达方向估计,实现了离波方向和波达方向的联合估计。
并与MUSIC算法估计性能作比较,仿真实验表明在低信噪比时最小范数算法估计性能优于MUSIC算法估计性能,且最小范数算法的计算量远小于MUSIC算法。
2.基于均匀...【英文摘要】Enlightened by the development and the advantages of MIMO technology,the concept of MIMO radar has been proposed by radar designers recently.More and moreattention has been paid to the development and the future of MIMO radar.However the study is still in the primary stage home and abroad.Unlike beamforming which assumes that signals at transmitters and receivers arehighly correlated,MIMO radar concept explores independence between signals at theboth the transmitting and receiving arrays which consist ...【关键词】MIMO雷达波达方向估计均匀线阵均匀圆阵 MUSIC 算法最小范数矩阵束【英文关键词】MIMO Radar DOA Uniform linear array Uniform circular array MUSIC algorithm Minimum norm Matrix pencil 【目录】MIMO雷达的波达方向估计摘要4-5ABSTRACT5-6第一章绪论9-17 1.1 研究背景及其意义9-11 1.2 MIMO 雷达研究动态及发展现状11-15 1.3 本论文的主要工作及内容安排15-17第二章 MIMO 雷达信号处理17-33 2.1 阵列信号模型18-20 2.2 MIMO 雷达原理20-21 2.3 均匀线阵的单基地 MIMO 雷达21-28 2.3.1 信号模型21-23 2.3.2 虚拟阵元23-27 2.3.3 最大可分辨目标数27-28 2.4 高阶累积量28-31 2.4.1 高阶累积量的定义28-30 2.4.2 高阶累积量的性质30-31 2.5 本章小结31-33第三章均匀线阵双基MIMO 雷达波达方向估计的最小范数方法33-47 3.1 均匀线阵双基 MIMO 雷达信号模型33-34 3.2 均匀线阵双基 MIMO 雷达联合导向矢量34-35 3.3 均匀线阵双基 MIMO 雷达最小范数方法35-41 3.3.1 均匀线阵 MIMO 雷达的空间四阶高阶累积量矩阵的构建35-36 3.3.2 空间四阶累积量矩阵的特征分析36-39 3.3.3 均匀线阵双基 MIMO 雷达波达方向估计的最小范数方法39-41 3.4 仿真结果及分析41-45 3.4.1 仿真一41-43 3.4.2 仿真二43-44 3.4.3 仿真三44-45 3.5 本章小结45-47第四章均匀圆阵双基MIMO 雷达波达方向估计的最小范数方法47-57 4.1 均匀圆阵的MIMO 雷达信号模型47-48 4.2 均圆阵线阵双基 MIMO 雷达联合导向矢量48-49 4.3 均匀圆阵的 MIMO 雷达波达方向估计的最小范数方法49-51 4.4 仿真结果及分析51-55 4.4.1 仿真一51-53 4.4.2 仿真二53-54 4.4.3 仿真三54-55 4.5 本章小结55-57第五章均匀线阵双基MIMO 雷达波达方向估计的矩阵束方法57-65 5.1 基于均匀线阵双基 MIMO 雷达的矩阵束估计方法57-62 5.1.1 矩阵束算法基本原理57-59 5.1.2 均匀线阵MIMO 雷达的矩阵束方法59-62 5.2 仿真结果及分析62-64 5.2.1 仿真一62 5.2.2 仿真二62-64 5.3 本章小结64-65第六章全文总结65-67参考文献67-71致谢71。
基于波束空间MUSIC的MIMO雷达波达方向估计作者：盛志超盛骥松来源：《现代电子技术》2011年第17期摘要：在进行波达方向估计时，阵元空间MUSIC方法的计算量通常都比较大。
为了解决此问题，采用了波束空间MUSIC的方法，它的计算量较阵元空间MUSIC方法有所下降，将它运用于多输入多输出雷达波达方向的估计问题。
计算机仿真实验表明，虽然协方差矩阵特征分解的计算量下降了，但是波束空间MUSIC的性能依然良好。
关键词：MIMO雷达；波达方向估计；波束空间； MUSIC中图分类号：TN958-34 文献标识码：A文章编号：1004-373X(2011)17-0018-03MIMO Radar DOA Estimation Based on Beam-space MUSICSHENG Zhi-chao1, SHENG Ji-song2(1. Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, China; 2. The 723 Institute of CSIC, Yangzhou 225001, China)Abstract： The array-space MUSIC requires large calculated amount usually during DOA estimation. In order to resolve this problem, the algorithm based on beam-space MUSIC is adopted. The calculated amount of this algorithm is lower than array-space MUSIC and is used in MIMO radar DOA estimation. Simulation results show that the performance of beam-space MUSIC is good all the same though the calculated amount of eigen-decomposition of covariance matrix is reduced.Keywords： MIMO radar; DOA estimation; beam-space; MUSIC0 引言近年来，MIMO雷达成为国内外雷达领域中研究的热点。
作为一种新体制雷达，在方向图设计、参数估计的精度和估计的最大目标数等方面，与传统的相控阵雷达相比，具有很大的提高。
根据阵列布置，MIMO雷达一般分为两类［1-6］。
一是基于相控阵体制的MIMO雷达，它的阵元间距较小，方向图比相控阵雷达更加灵活，提高了参数识别性能；二是多站点的MIMO雷达，它的阵元间距较大，能够有效利用空间分集的优势，提高检测性能。
本文主要研究的是第一种MIMO雷达。
目前，很多研究人员已将空间谱估计中的诸多算法运用于MIMO雷达来进行波达方向估计。
文献［7］将ESPRIT应用于MIMO雷达，仿真结果证实了该方法的有效性；文献［8］在MIMO雷达中使用加权MUSIC算法以完成对空间多目标的方位估计；文献［9］将经典MUSIC和改进的基于MSWF分别运用于MIMO雷达，比较了相互的性能差别；文献［10］使用了基于发射波束空间的ESPRIT算法，并与文献［7］中的方法进行了比较。
由于阵元空间MUSIC算法的运算量较大，为了降低系统的复杂性和运算量，本文将波束空间MUSIC算法应用于MIMO雷达。
理论分析表明，波束空间算法比阵元空间MUSIC算法的运算量低，它的估计性能也很优良，最后，通过仿真验证了理论分析的正确性。
1 MIMO雷达的信号模型MIMO雷达将发射天线阵列分为M个阵元(或子阵)，每个阵元发射的信号是相互正交的，这些信号在空中不能形成高增益的波束，而是形成低增益的宽波束，接收天线阵列被分为N个阵元(或子阵)，d为发射和接收阵元的间距，θ为目标角度，如图1所示。
2 波束空间MUSIC的方法所谓的波束空间［11］是指先将空间阵元通过合并变换合成一个或几个波束，再利用合成的波束数据进行DOA估计。
波束形成的方式有多种，首先采用一种最简便的方法，通过阵列的接收数据形成B个接收波束，假设M/B是正整数，v=［11…1］T是一个(M/B)×1的列向量，其归一化加权矩阵为：它是一个正交变换。
变换后，相当于将整个阵列分成个子阵，每个子阵的输出是子阵中各阵元的求和。
再介绍另一种波束形成的方法，其归一化加权矩阵［12］为：它也能满足式(7)的条件。
当然，归一化加权矩阵的选取有多种方式，从可实现方面来看，上面这两种是最容易实现的，而且，性能也比较优良。
对于普通的阵元空间，阵元接收数据经过波束空间变换后，输出协方差矩阵为：式中:A为导向矢量阵;RS为信号协方差矩阵。
根据波束空间方法的原理，导向矢量的维数应等于形成的波束数，对于MIMO雷达，如果形成B个发射波束，其发射导向矢量应为：波束空间的方法本质上就是将阵元空间的数据变换到波束空间的数据，再利用波束空间的数据进行波达方向的估计。
3 性能分析与仿真实验根据上一节的分析，根据匹配滤波器的输出得到波束空间数据的协方差矩阵后，运用常规的MUSIC算法，就可以得到波达方向的估计。
下面分析波束空间MUSIC算法的计算复杂性，对于MIMO雷达，如果收发阵元数相等，即M=N，阵元空间方法进行特征分解的协方差矩阵为M2×M2维，而波束空间的协方差矩阵为MB×MB维，其中B这里，对仿真实验的条件进行一些假设，发射阵元和接收阵元都为8个，归一化加权矩阵使用T2，B=4，噪声服从高斯分布，对于统计结果均使用100次Monte Carlo独立实验。
仿真1：对多目标的DOA估计。
阵元间距为半波长，空中有4个目标，方位角分别为10°,12°,20°和25°，信噪比SNR=20 dB，使用波束空间MUSIC的方法对目标进行波达方向估计的仿真如图2所示。
从图2可以看出，波束空间MUSIC的方法可以正确地估计出多目标的个数和波达方向。
仿真2：波束空间和阵元空间MUSIC在不同信噪比条件下的谱估计。
空中有两个目标，方位角为50°和60°，阵元间距为半波长，图3是基于波束空间MUSIC 在不同信噪比条件下的谱估计，图4是基于阵元空间MUSIC在不同信噪比条件下的谱估计。
比较图3和图4可以看出，波束空间和阵元空间MUSIC的谱估计性能相当。
仿真3：估计方差的比较。
阵元间距为半波长，空间存在单目标，对波束空间和阵元空间分别使用MUSIC算法进行估计方差的比较，统计结果如图5所示。
从图5可以看出，在低信噪比的情况下，两种方法的性能相当，当信噪比增加时，波束空间MUSIC的估计方差要比阵元空间MUSIC的稍大一点。
仿真4：成功概率的比较。
阵元间距为半波长，空间存在单目标，对波束空间和阵元空间分别使用MUSIC算法进行成功概率的比较，误差容限设为0.5°，统计结果如图6所示。
从图6可以看出，虽然计算量减少了，但是估计的成功概率并未出现明显的恶化。
4 结语波束空间方法是空间谱估计中的预处理方法，研究波束空间方法的目的在于，波束空间方法具有高的稳健性，能够降低计算量。
另外，波束空间方法比阵元空间方法对于阵元误差具有较小的敏感度。
本文将波束空间MUSIC方法应用于MIMO雷达，分析了其对多目标的分辨能力，并与阵元空间的方法进行了比较，虽然在大信噪比时，波束空间的估计方差要比阵元空间的稍大一点，但是其运算量明显下降了，性能并未出现明显的恶化。
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