【摘 要】
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空间谱估计(Spatial Spectrum Estimation)是阵列信号处理中的一个重要研究方向,其应用涉及到雷达、通信、声纳、地震、勘探等众多军事及国民经济领域。经过近30年的快速发展
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空间谱估计(Spatial Spectrum Estimation)是阵列信号处理中的一个重要研究方向,其应用涉及到雷达、通信、声纳、地震、勘探等众多军事及国民经济领域。经过近30年的快速发展,空间谱估计理论日趋完善,而且也得到了广泛的应用。在实际应用过程中,应用最广泛的是以多重信号分类(MUSIC, Multiple Signal Classification)算法为代表的子空间类算法,因其具有良好的超分辨性能而被广泛应用于电子对抗、信号识别等领域。众所周知,由于子空间类算法本身的复杂性和硬件技术的限制,长时间以来子空间算法仅限于应用到实时性要求不高的工程实际。然而随着通信技术的不断发展以及空间谱估计应用领域拓展的需求不断提高,空间谱估计在许多方面还有待研究,例如：快速有效的波达方向估计新方法、现存算法的优化方法、降低算法复杂度等等。本文主要研究了空间谱估计中MUSIC算法的快速实现问题,首先阐述了空间谱估计的研究背景和意义,总结了国内外关于空间谱估计理论研究以及并行处理的研究现状。然后介绍了阵列信号处理的相关知识,在此基础之上详细介绍了MUSIC算法,并对MUSIC方法进行了深入的研究,给出了MUSIC算法快速实现途径：第一、给出了等距线阵、均匀圆阵、均匀方阵等阵列结构的优化方法,然后在此基础之上研究了基于实数运算为主的MUSIC方法——Unitary-MUSIC算法,在一定程度上降低了空间谱估计的计算复杂度,减少了算法计算量；第二、给出了基于偶数阵元的均匀圆阵的复数域MUSIC：简称为C-MUSIC)和Unitary-MUSIC算法的谱简化计算方法,并给出了两种算法的并行化处理方案；第三、在Lyrtech硬件平台上,完成了C-MUSIC和Unitary-MUSIC算法的并行实现,其中C-MUSIC算法加速比达到3.9,Unitary-MUSIC算法加速比达到5.8。理论分析和Lyrtech平台仿真实验表明上述方法切实可行。
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