基于协方差矩阵高阶幂的二维DOA估计新算法

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronaut!caSin!caApr252012V01．33No4696—704ISSN1000-6893CN11．1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．cn咄xb@buaa．eduLcn文章编号：1000-6893(2012)04—0696—09基于协方差矩阵高阶幂的二维DOA估计新算法罗争1’2，张曼1’2一，李鹏飞1’21．合肥电子工程学院309研究室，安徽合肥2300372．安徽省电子制约技术重点实验室，安徽合肥230037籀要：针对稀疏分解方法进行均匀圆阵(UCA)的二维菠达方向(IX)

2、A)估计运算复杂度大的问题，提出了一种基于协方差矩阵高阶幂稀疏分解的二维DOA估计新算法。该算法首先利用协方差矩阵高阶幂无需进行特征值分解和信源数估计的特性，构建了协方差矩阵高阶幂的稀疏分解向量；然后运用粒度分层思想，构造了粗区域估计和细方位估计的分层多粒度的快速分解模型，分层字典的长度大大减少，在保持估计精度的前提下，算法运算时问远小于现有的恒定冗余字典的稀疏分解方法，从而解决了基于稀疏分解的圆阵二维DOA估计问题。论文提出的算法与二维MUSIC算法相比，估计精度高，且能满足对相干信号的估计。仿真结果验证了算法的有效性和可行性．关键词；均匀圆阵；二维渡达方向

3、估计I稀疏分解；协方差矩阵t高阶幂；粒度中圈分类号：V243．4·TN911．23文献标识码：A二维波达方向(DOA)估计是通信、雷达、声纳等领域研究的热点、难点问题[1。5]。在现代密集复杂的信号环境下，电子侦察中的信号处理任务越来越难，对无线电测向提出了高精度、高分辨率、实时快速等要求。均匀圆阵(UCA)以其优越的结构特点和良好的测向性能在通信、雷达探测、导航制导等众多领域得到了广泛的应用，但与线阵或矩形阵列相比其信号处理过程较为复杂n]，尤其是进行二维DOA估计时。传统的二维DOA估汁方法包括最大似然(ML)、加权子空问拟合(WSF)等基于参数化的方法，

4、二维MUSIC、ESPRIT等特征子空间类方法。参数化方法是一种有效的一致性估计方法，然而这类方法通常需要全局极值的多维搜索，计算量随着目标个数的增加呈指数增长，无法满足实时处理的要求【7]。子空间类方法是一种实际可行的次优估计方法，但其要求较高的信噪比(SNR)门限并需要较多的采样快拍，且特征值分解的运算量大，对于相关或多径信号，阵列孔径损失严重。采用智能学习、“软建模”进行DOA估计的方法[8。0】可以将噪声、信噪比、信号模型、传输通道等因素考虑进去，且计算可以并行快速实现，但在均匀圆阵的二维DOA估计中，特别是多信源情况下，神经网络的训练集往往很大，导致

5、训练时问过长，尤其在空间分辨率要求较高时，训练集往往大得难以实现‘1“。由文献[12]～文献[14]可知，利用稀疏分解方法进行二维DOA估计具有以下优点：①具有很高的分辨率；②用很少的快拍数就可以达到很高的估计精度；③不需要任何预处理，可直接应用收稿日期：2011-07-05；遇修日期：2011—11-02；最用日期：2011一11-29；网络出版时闻：2011—12_0917：25网络出版地址：wwwcrI¨net／kcms／detail／11．1929．V．20111209，1725．004．htmiDOI：CNKI：11-1929／V20111209．1

6、725004基金项目：国家自然科学基金(60972161)*通讯作者Tel．10551-5767431E-mail；dyzhangmin@163．corn融糟格式ILuoz。ZhangM．LiPF．Anovel2DDOAestimationalgorithmbasedOnhigh-orderpowerofoov酬anoematrix．ActaAeronaut!caetAstronaut／caSinica．2012．33(4)；696-704．拳争．袭曼．毒璃飞基于协音差矩阵蠢瞬幂的二雏DOA估诗新算法．虢空学报．2012．33(4)}696-704．罗争等：基

7、于协方差矩阵高阶幂的二维DOA估计新算法于相干信号估计；④对初始值的选择不敏感。因而国内外越来越多的学者开始致力于这方面的研究。与之相关的成果也日益增多[1“24“。然而，目前利用稀疏分解方法进行DOA估计的研究主要集中在基于线阵的一维DOA估计口d““"】、宽带DOA估计[】“阳等方面，而对均匀圆阵的二维DOA估计研究甚少。同时，Malioutov等n3]提出了11-SVD算法进行DOA估计，z1一SVD算法克服了快拍数据稀疏分解容易受到信号噪声影响的缺点，但是该算法要求信源数已知，当信源数过估计时，性能将严重下降。而且以往基于稀疏分解的DOA估计算法，往往

8、建立在恒定分辨率的基础上，字典中的原子