基于Unitary-ESPRIT算法的二维DOA估计

提出了一种采用酉ESPRIT(Unitary-Estimation ofSignal Parameters via Rotational Invariant Technique,Unitary-ESPRIT)算法对目标的二维波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)进行估计,接收信号模型为中心对称的平面阵。与二维MUSIC(Multiple Signal Classification)算法、二维求根MUSIC算法、二维ESPRIT算法不同的是,该算法将复矩阵运算转化为实矩阵计算,简化了运算复杂程度,并且目标的DOA估计精度也相应的得到提高,是一种比较高效的DOA估计算法。

一种用于二维DOA估计的新颖Unitary ESPRIT算法

提出了一种基于双均匀线阵的特性新颖的Unitary ESPRIT算法。算法根据阵列接收数据,构造了一种实值数据形式,对其作实值奇异值分解,获得信号子空间。算法利用阵元几何的平移不变特性,构造了包含入射信号方位角和俯仰角的估计量。利用构造的估计量的特征值估计俯仰角信息,利用其对应的特征向量估计方位角信息,自动完成角度的配对。所提方法不仅保持了矩阵DOA估计算法和二维ESPRIT算法的优点,如自动的参数配对、不需要二维谱峰搜索等,而且能够在实数域中直接获得信号子空间,能够有效降低运算量。算法可以增加估计信号个数。仿真实验验证了算法的有效性。

基于均匀面阵的酉ESPRIT算法在二维DOA估计中的应用

二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是智能天线技术中的一个关键问题.在低信噪比、低快拍数条件下,常规DOA估计算法的性能会严重下降.针对此问题,提出了一种基于均匀面阵的酉ESPRIT算法.算法将复矩阵转化为实矩阵计算,使运算复杂程度简化,估计精度提高,且可实现参数自动配对,是一种比较高效的DOA估计算法.计算机仿真结果表明了所提算法在测向性能方面比常规DOA估计算法有更好的估计性能,且在低信噪比和低快拍数条件下估计性能不受影响,同时具有更小的运算量.