MUSIC算法研究与DSP实现：高分辨率波达方向估计

"这篇硕士学位论文主要探讨了MUSIC（Multiple Signal Classification）算法的研究及其在数字信号处理器（DSP）上的实现。作者雷远在通信与信息系统专业指导下，深入研究了MUSIC算法在阵列信号处理中的应用，特别是在波达方向（DOA）估计中的高分辨率和高精度特性。" MUSIC算法是一种超分辨率空间谱估计方法，由Schmidt提出，主要用于解决空间中互不相关的信号源的波达方向估计问题。在理想的无噪声环境下，MUSIC算法能精确估计信号的方向。然而，当信号与噪声的比例（SNR）较低时，其性能会显著下降，无法有效地分辨小信噪比信号的DOA。为了解决这个问题，论文引入了利用循环平稳性来提升MUSIC算法性能的方法。循环平稳性是许多自然信号的特性，通过考虑这一特性，可以增强信号的处理效果，提高噪声抑制能力和分辨率。 在MUSIC算法面临相干信源估计时性能下降的问题，论文也讨论了空间平滑MUSIC算法作为解决方案。空间平滑技术可以改善算法在处理相干信号源时的表现，增强其鲁棒性。 论文通过MATLAB进行仿真实验，验证了MUSIC算法及其改进版本在特定条件下的高分辨率和高精度。仿真结果显示，改进后的算法在解决MUSIC算法原有不足方面取得了良好的效果。随着DSP技术的进步，实现实时的超分辨测向成为可能，论文以浮点处理器ADSP Blackfin SHARC LF101为平台，实现了MUSIC算法的测向处理，详细描述了算法的原理、实现步骤和程序流程。 关键词：空间谱估计，MUSIC算法，循环平稳特性，相干信源，空间平滑，DSP实现 这篇论文全面地探讨了MUSIC算法的理论基础，仿真验证了其性能，并提出了一系列改进措施，以适应不同条件下的信号处理需求，尤其是在实际应用中的DSP实现，对于理解并优化MUSIC算法在阵列信号处理中的作用具有重要价值。