对于入射信号源的二维角度估计是阵列信号处理中的一个基本问题,也是无线通信、雷达、声呐、通信侦察、无源定位等许多领域的重要任务之一。二维DOA估计的性能取决于天线阵列的结构配置和所选择的算法。已有文献证明,基于L型天线阵列的算法具有较低的克拉美罗界,即具有较高的估计性能。典型的DOA估计方法包括二维多重信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)、旋转不变技术的参数估计(Estimation of signal parameters via rotational invariance technology,ESPRIT)、平行因子技术、高阶累计量法、基于传播算子的方法、基于压缩感知的方法等。其中以MUSIC和ESPRIT算法最为经典,但是MUSIC算法需要进行谱峰搜索,计算量很大,而ESPRIT算法则需要对接收数据矩阵进行奇异值或者特征值分解。基于传播算子的方法利用线性分解技术代替特征分解,计算量较小,因此受到广泛关注。本文先给出了阵列信号处理中角度估计的一些基本概念,并且逐一分析了MUSIC算法和ESPERIT算法的基本原理,然后对其分别进行了计算机实验仿真验证。MUSIC算法和ESPERIT算法是二维DOA估计的经典算法,也是其他一些改进型算法的基础。然后针对双L型的均匀天线阵列,利用天线的结构特点,合理划分子阵列,结合扩展孔径的传播算子,提出了一种基于互相关矩阵的DOA估计算法,相比于原来已有的算法,新提出的算法可以获得更高的估计精度,并且有效降低了计算复杂度。紧接着本文提出了一种特殊结构的三平行线性阵列,将欧拉方程引入到扩展孔径的传播算子中,可以有效的获取目标信号源的二维角度估计,并通过计算机实验仿真验证了推导的结论。最后对本文进行了总结,并提出了一些目前研究中仍然存在的问题和今后的展望。
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