music算法总结

music算法总结：

优点：
(1)多信号同时测向能力——有待考究，由于信号是对噪声进行提取，在多重信号分类中需要已知信号源的个数。（此处是否为阵列的个数）

(2)高精度测向
(3)对天线波束内的信号的高分辨测向
(4)可适用于短数据情况
(5)采用高速处理技术后可实现实时处理

要求：

(1) 阵列形式为线性均匀阵，阵元间距不大于处理最高频率信号波长的二分之一；
(2) 信号源数小于阵元的数目，以确保阵列流型矩阵的各个列线性独立；若传感器的数量比信源的个数多(接收天线)，则阵列数据的信号分量一定位于一个低秩的子空间，在一定条件下，这个子空间的将唯一确定信号的波达方向，并且可以使用数值稳定的奇异值分解精确的确定波达方向。
(3) 处理器的噪声为加性高斯分布，不同阵元间距噪声均为平稳随机过程，各阵元间噪声相互独立，空间平稳（各噪声方差相等）；
(4) 空间信号为零均值平稳随机过程，信号与阵源噪声相互独立；
(5) 信号源通常为窄带远场信号
 

缺点：

1）当声源波长小于两倍阵元间距的高频成分时，阵元不能接收到，即速度=波长 * 频率 ，波长越小频率越大

2）在雷达系统中，随着反隐身及对目标的分辨率的要求不断提高，窄带信号的假设已经不符合实际情况

（3）假设：在窄带信号的条件下，信号中将延迟时间忽略，即赋值处的信号延迟时间，而gcc-path可实现宽带信号的延迟设计。（是否可以处理窄带信号有待考究）