靳浩,王坤,張恒,沈義龍

(中國洛陽電子裝備試驗中心，河南 洛陽 471003)

0 引言

波達方向估計在雷達、通信、聲吶等方面中有著重要的意義。傳統(tǒng)的測向方法由于受瑞利限的制約，其角度分辨率不能達到很高。而基于陣列信號處理的MUSIC(multiple signal classification)[1]算法可以實現(xiàn)角度的超分辨率估計。由于陣列方向矩陣與陣列輸出向量的協(xié)方差矩陣的信號子空間張成的空間相同(或與噪聲子空間正交)，MUSIC算法據(jù)此而構(gòu)建空間譜，根據(jù)其譜峰位置來確定波達方向。MUSIC算法具有測向精度高等優(yōu)點，但是由于其為搜索類算法，需要在立體空間內(nèi)進行搜索，而為了保證測角精度，搜索間隔必須足夠小，因而搜索次數(shù)多，計算速度慢[2]。為了實現(xiàn)快速測向，有了很多的MUSIC改進算法，如文獻[2-11]等提到的方法，文獻[12-14]還針對其中一些算法進行了性能的比較。但這些方法都有一定的局限性，如對陣元排列形式有要求或者在陣元數(shù)較多時，其速度提升并不是很明顯等。一般為達到快速測向的目的，可以對搜索類算法采用分級搜索策略，即先進行大間隔的粗搜索，而后再以粗搜索的結(jié)果作為初值，在初值附近進行小間隔精搜索，以達到快速測向的目的。文獻[15-19]等提到了分級搜索算法可以大幅降低運算耗時，但僅僅進行兩級搜索且只是人為地設(shè)定搜索間隔等簡單的分級，并沒有針對最優(yōu)分級和搜索間隔進行討論。本文針對MUSIC算法，進行分級搜索處理，從理論上分析了各級分級算法耗時最少的分級策略，得到各級分級搜索能達到的最佳效果。并將各級搜索計算次數(shù)與直接搜索相比，分析其相對于直接搜索的運算速度提升效果，得出最佳的分級搜索策略。最后利用Matlab平臺進行了仿真實驗，實驗結(jié)果驗證了理論的正確性。

1 MUSIC分級搜索策略

在每次估計來波方向時，接收數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣和其特征值分解都只需要計算1次，但每個角度的空間譜計算則需要先計算導向矢量，而后計算空間譜，且這些運算一般都是針對復數(shù)進行的。這就導致在角度搜索上耗時過多，如果能夠降低角度搜索的次數(shù)，則對于運算速度提升有很大的幫助。分級搜索可以很大程度上減少搜索計算次數(shù)，從而達到提升運算速度的目的。下面針對多級分級搜索進行分析。

1.1 直接搜索

以單目標入射為例。首先是直接搜索，假設(shè)待搜索角度范圍為[-N,N]，要求的測角精度為Dg，那么在直接搜索情況下，需要進行搜索計算的空間譜次數(shù)(1個方位角和1個俯仰角需要1次)為

(1)

1.2 2級搜索

分2級進行譜峰搜索，第1級的搜索范圍為[-N,N]，間隔為Dg1，則第1級搜索計算的空間譜次數(shù)為

(2)

第2級的搜索以第1級搜索得到的角度為中心，角度搜索范圍為[-Dg1/2,Dg1/2]，間隔為Dg，則第2級搜索計算的空間譜次數(shù)為

(3)

總的搜索計算的空間譜次數(shù)為

(4)

式中：N與Dg在特定情況下可以視為已知量，則式(4)轉(zhuǎn)換為求在正數(shù)范圍內(nèi)能使f2取得最小值的解。

對式(4)求導，可得

(5)

令式(5)等于0，則有

(6)

即

(7)

由此可得Dg1的正數(shù)解為

(8)

此時總的搜索次數(shù)為

(9)

則2級搜索的搜索次數(shù)與直接搜索的搜索次數(shù)的比值為

(10)

1.3 3級搜索

分3級進行譜峰搜索，第1級的搜索范圍為[-N,N]，間隔為Dg1，則第1級搜索計算的空間譜次數(shù)為

(11)

第2級的搜索以第1級搜索得到的角度為中心，角度搜索范圍為[-Dg1/2,Dg1/2]，間隔為Dg2，則第2級搜索計算的空間譜次數(shù)為

(12)

第3級的搜索以第2級搜索得到的角度為中心，角度搜索范圍為[-Dg2/2,Dg2/2]，間隔Dg，則第3級搜索計算的空間譜次數(shù)為

(13)

總的搜索計算的空間譜次數(shù)為

(14)

式中：

0

(15)

想要f3最小，即為求解

(16)

在式(15)情況下的極小值。對式(16)求偏導數(shù)，由二元方程求極值法則可知，在Dg1和Dg2滿足式(17)的情況下，f(Dg1,Dg2)可以取得極小值。

(17)

由式(17)可以解得

(18)

可知，在2N>Dg時，有Dg1>Dg和Dg2>Dg，且在N>Dg時，始終有Dg1>Dg2，滿足式(15)要求。此時，f(Dg1,Dg2)取最小值：

(19)

由此可得3級搜索的總搜索次數(shù)與直接搜索的搜索次數(shù)的比值為

(20)

1.4 M級搜索

對于M級搜索，總的搜索次數(shù)為

(21)

易知在

(22)

fM可以取得最小值。由此可以計算出各級搜索的最佳搜索間隔。

2 理論結(jié)果分析

從式(10)和式(20)可以看出，在MUSIC算法中，要求的精度Dg越高，搜索區(qū)間[-N,N]越大，多級搜索提升的運算速度越多。例如，在[-40,40]范圍內(nèi)搜索(一般情況下，實際作戰(zhàn)環(huán)境中導引頭的搜索范圍)，要求精度為0.1，表1給出了理論計算的最優(yōu)情況下,直接搜索、2級搜索、3級搜索和4級搜索各自的每級搜索間隔和總的搜索次數(shù)，同時還給出了各級搜索的搜索總次數(shù)與直接搜索的搜索總次數(shù)的比值。

表1 多級搜索理論結(jié)果對比Table 1 Comparison of theoretical results of multi-level search

由表1可知，2級搜索相對于直接搜索，搜索次數(shù)明顯減少；3級搜索相對于2級搜索，搜索次數(shù)也減少了許多；4級搜索相對于3級搜索，搜索次數(shù)也有一定的減少。

由此可見，多級搜索可以在很大程度上降低運算耗時，提高運算速度。但是其相對于上一級的搜索(如3級搜索相對于2級搜索)提升效果明顯小于上一級搜索相對于其上一級搜索(如2級搜索相對于直接搜索)的提升效果。特別是4級搜索以后，其速度提升有限，可以不必考慮。

實際上，在具體運算中，2級以上分級搜索計算次數(shù)要小于上述計算的次數(shù)。這是因為從理論上計算次數(shù)時，包含了小數(shù)部分，而實際中則會對小數(shù)向下取整。如在3級計算中，第1級計算次數(shù)為(80/8.6)2，約為9.32，大約86.5，而實際中只需要9×9=81次。

3 仿真實驗

為了更好的驗證理論分析的正確性，利用Matlab進行了仿真實驗。實驗中采用陣列為均勻間隔L陣，9個陣元，除去原點，x和y方向各4個陣元，陣元間隔為半波長。入射信號頻率為4.5 GHz，方位角為2.3°，俯仰角為8.5°，信噪比為14 dB，使用100個采樣點數(shù)據(jù)計算接收數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣(簡稱R陣)，進行100次蒙特卡羅模擬實驗。

圖1給出了100次實驗的方位角和俯仰角測試結(jié)果。圖2給出了100次實驗的耗時結(jié)果。表2則給出了直接搜索、2級搜索、3級搜索和4級搜索4種方法耗時(此處的耗時為搜索計算空間譜耗時，鑒于R的計算是必不可少的，且譜峰搜索是實數(shù)運算，相對于搜索計算空間譜的復數(shù)運算，耗時較少，沒有統(tǒng)計計算R陣與譜峰搜索的耗時)與精度對比。

對比項直接搜索2級搜索3級搜索4級搜索方位角均值/(°)2.305 02.308 02.307 02.300 0方位角標準差/(°)0.079 40.080 00.076 80.083 7俯仰角均值/(°)8.497 08.506 08.515 08.495 0俯仰角標準差/(°)0.068 60.076 20.087 70.081 9耗時均值/ms4 962.272 714.459 33.027 21.596 8耗時方差/ms2261.349 85.559 40.390 60.193 5

從圖1中可以看出，無論是方位角還是俯仰角，4種搜索方法測角結(jié)果大致相同，實驗中俯仰角和方位角估計值在真值附近上下波動。從表2的均值中也可以看出，4種測角方法，方位角和俯仰角的估計均值與真值的誤差較小，且測角精度大致相同。而4種方法的測角方差也是很小。

從圖2中可以看出，4種測角方法中直接搜索耗時最多，平均耗時大約4 962.2 727 ms，2級搜索平均耗時14.459 3 ms，約為直接搜索的1/343；3級搜索平均耗時3.027 2 ms，約為直接搜索的1/1 639，約為2級搜索的1/4.7；4級搜索平均耗時1.596 8 ms，約為直接搜索的1/3 107，約為2級搜索的1/9.1，約為3級搜索的1/1.9。

結(jié)合前面的分析和實驗結(jié)果可以看出，多級搜索可以大大地減少運算耗時，提高越算速度。而隨著分級增多，提高效率明顯降低。4級搜索的耗時相對于3級搜索的耗時已經(jīng)減少不多，再加上計算R陣與譜峰搜索的耗時，4級搜索相對于3級搜索的速度提升可以忽略不計。且4級搜索第1級搜索間隔較大，在某些情況下，目標的MUSIC空間譜譜峰寬度可能較小，甚至小于第1級搜索間隔，就會導致4級搜索算法失效，因而在實際應(yīng)用中對于單目標測向使用3級分級搜索最優(yōu)。

對于多目標入射信號，同樣可以利用前面的分析進行處理，如有m個目標，則第2級搜索的搜索次數(shù)需要乘以m，第3級搜索的搜索次數(shù)需要乘以m2，以此類推。對于M級搜索，同樣可以構(gòu)建一個M元函數(shù)，只需求解次M元函數(shù)在特定情況下的極小值即可。由此就可以獲得m個目標的最優(yōu)分級搜索策略。

4 結(jié)束語

本文首先從理論上分析了MUSIC算法的分級搜索策略，根據(jù)搜索計算空間譜的次數(shù)來確定最優(yōu)的分級搜索策略，得出分級搜索可以大幅降低運算耗時的結(jié)論，并利用Matlab進行了仿真實驗，驗證了理論的正確性。下一步工作將會針對信噪比、采樣數(shù)、目標雷達數(shù)等對分級搜索策略的影響進行分析。