有色噪聲下的MUSIC抗干擾算法

祝兆文，郎榮玲

（北京航空航天大學 電子信息工程學院，北京 100191）

0 引言

全球衛星導航系統（global navigation satellite system, GNSS）憑借其全球性、全天候、高精度的導航定位能力，在軍事領域發揮著重要的作用。但衛星導航信號本身所固有的脆弱性，使其易受有意或無意的干擾，因此衛星導航抗干擾技術成為了取得軍事優勢的重要手段。基于自適應天線陣的空域抗干擾技術，以其自適應能力強、硬件易實現等優點成為衛星導航抗干擾領域的研究重點。

空域抗干擾技術主要包括功率倒置方法（power inversion, PI）、多重信號分類方法（multiple signal classification, MUSIC）、最小方差無畸變（minimum variance distortionless response,MVDR）波束形成算法等。基于噪聲子空間的MUSIC算法，以能識別空間中多個信號、超分辨率特性、不需要先驗信息等優點，廣泛應用到信號波達角（direction of arrival, DOA）的估計中。由于算法中干擾信號子空間和噪聲子空間相互正交，且衛星導航信號淹沒于噪聲之下，這也為衛星導航抗干擾領域應用 MUSIC算法提供了理論基礎。MUSIC算法模型要求噪聲信號為零均值的高斯白噪聲并且各通道間的噪聲互不相關。在實際中，由于環境、濾波器的通帶范圍限制、各器件非理想的頻率響應等因素的影響，噪聲信號往往為有色噪聲，這會嚴重影響MUSIC抗干擾算法的性能。

為了消除有色噪聲對子空間分解帶來的負面影響，國內外學者已經提出了一些解決方法。由于MUSIC算法利用接收信號的二階統計特性，對于非高斯信號，二階矩不能完全描述其統計特性。利用這一性質，文獻[9-11]提出并分析了基于高階累積量的類MUSIC方法?！?br>