基于降维的MUSIC算法的MIMO雷达测角

资 源 简 介

基于降维的MUSIC算法的MIMO雷达测角

详 情 说 明

MIMO雷达系统中的测角问题常采用经典的MUSIC算法实现高分辨率角度估计，但传统方法在计算特征分解时面临大维度矩阵运算的瓶颈。降维MUSIC算法通过以下核心思路显著提升效率：

信号子空间压缩 利用发射端虚拟阵列的稀疏特性，将原始高维协方差矩阵投影到低维空间。通过酉变换或矩阵分块操作，保留信号子空间关键信息的同时减少数据维度。

两级降维处理 第一阶段对接收阵列维度降维，通过波束形成减少通道数；第二阶段在等效虚拟阵列域进一步压缩矩阵规模，使后续特征分解的运算量从O(N³)降至O(M³)，其中M<

稀疏重构优化 结合压缩感知理论，将角度搜索空间离散化为过完备字典，利用降维后的观测数据求解稀疏恢复问题，在保证分辨率的前提下降低计算复杂度。

该方法的优势在于：保持MUSIC算法超分辨率特性的同时，降低80%以上的计算负荷，更适合实时处理场景。实际应用中需注意降维矩阵的设计需满足信号子空间不变性条件，避免信息丢失导致的性能下降。