超宽带测向系统中,天线体积受限严重影响到系统的测向精度和解模糊能力,且天线阵列的孔径限制着阵列最多能分辨的目标信号个数,而一些优秀的算法如空间平滑算法和旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)算法损失了天线阵列孔径.针对这些问题,在传统的四阶累积量多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法基础上提出了一种改进的算法.该算法根据四阶累积量矩阵构成的规律,去除了原四阶累积量矩阵的数据冗余,有效地减小了运算时间,为其实际应用提供了必要条件.计算机仿真和实测数据仿真的结果表明,本改进算法可以快速地实现虚拟阵列扩展,同时对有色高斯噪声也有一定的抑制作用.
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