波达方向(Direction-of-Arrival)估计是阵列信号处理领域中的重要的研究方向,它是雷达、声纳、主动防护系统、通讯系统以及智能天线等多个技术领域的共性问题。基于阵列信号处理的波达方向估计方法可以同时对空间不同方向上的多个信号源实现高分辨率的方向估计。对波达方向的估计是空间谱估计研究的主要课题。最经典的超分辨率空间谱估计方法是Schmidt在1979年提出的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法,在模型准确的条件下,该算法能精确地估计空间上互不相关信号的波达方向。然而,对空间上相隔比较近的小信噪比信号,MUSIC算法却不能很好地分辨出它们的波达方向,解决的途经是充分利用目标信号的信息。基于信号循环平稳特性的循环互相关MUSIC算法就是将信号的循环平稳特性用于阵列信号处理中,这样就进一步提高信号的处理质量,具有更好的噪声抑制特性和分辨能力,但是它对循环相关信号的分辨力则受到限制。本文在循环互相关MUSIC算法的基础上,同时利用了信号的循环互相关矩阵和循环共轭互相关矩阵的信息对该算法进行改进。仿真结果表明,这种改进的算法有更好的抑制噪声能力,能够分辨循环相关的信号,具有更好的分辨能力。 本文首先介绍了智能天线的结构以及工作原理,并说明波达方向估计在智能天线中的作用,从而引出了MUSIC算法。针对MUSIC算法的不足引出了基于循环平稳特性的循环互相关MUSIC算法,最后在循环互相关MUSIC算法基础上提出了改进算法。