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1基于波束形成的DOA估计算法 11.1算法介绍 11.1.1常规波束形成(CBF) 11.1.2最小方差无畸变响应(MVDR) 2 31.2算法仿真对比 41.1算法介绍1.1.1常规波束形成(CBF)重(时延)与波束指向的角度相关。2延补偿。通常会将原始信号进行短时傅里叶变换，将频宽分为J个子带，每一个MVDR波束形成技术是基于最大信噪比准则，在保证目标方向信号无失真3将式(3-7)对の进行求导并令导数等于0,得到权值为：最终可以得到空间谱估计为：同理对于宽带信号式(3-11)可以改写成：在众多高分辨DOA估计算法中，MUSIC作为子空间算法的代表是最为经典的。根据子空间分解的知识，可以将阵列的协方差矩阵R进行特征值分解来划分为两个子空间，即信号子空间和噪声子空间24]:矩阵R,为满秩非奇异矩阵，可逆。于是可以将式(3-15)改写为：41.2算法仿真对比本节将采用以上三种基于波束形成的DOA估计方法，分别测试均匀线列阵在窄带理想情况下，设置信噪比为20dB,信号入射角度分别为-10°,0°和5°,均匀线列阵的阵元数为5,阵元间距为入射信号波长的一半，三者算法和5°,MVDR算法相较于CBF算法波束更窄，旁瓣抑制更好，但MUSIC算法在窄带理想情况下，设置信噪比为20dB,信号入射角度分别为60°,90°50如图(3-2),可以看出在均匀圆阵中，CBF算法的波束宽度太宽导致三个目标方向只可以识别出一个方向，MVDR算法虽然可以识别出三个目标，但是存在不同程度的偏差，MUSIC算法波束很窄但依然可以准确地识别出三个方向。为了验证均匀线列阵和均匀圆阵的分辨力变化情况，本节也做了测试，如图(3-3)和(3-4)。-806040-2-806040-2入射角/60在宽带室内混响环境下，本节分别用均匀线列阵和均匀圆阵，采用三种基于波束形成的算法进行仿真，信噪比为10dB,声源到阵列中心1m,阵元数为5的均匀线列阵仿真结果如表(3-1),阵元数为6的均匀圆阵仿真结果如表(3-2)。表3-1均匀线列阵三种基于波束形成算法准确率对比房间序号123456表3-2均匀圆阵三种基于波束形成算法准确率对比房间序号127从表(3-1)可以看出，均匀线列阵在不同程度混响房间中表现得效果很多大的区别，而且CBF算法的效果要略好于MVDR和MUSIC算法的，这与窄带理想情况下正好相反。基于波束形成的三种算法均可能失去DOA估计的功能。从表(3-2)可以看出，均匀圆阵在不同混响房间中表现得效果均差不多，不太容易受影响，且CBF算法的效果要略好于MVDR算法略好于MUSIC算法。均匀圆阵在面对混响的能力上要远超于均匀线列阵。

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