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摘要：針對常規(guī)子空間類波達(dá)方向（direction-of-arrival，DOA）估計(jì)中存在的子空間分解計(jì)算量過大問題，提出了基于均勻線陣的聯(lián)合互協(xié)方差矩陣（joint cross-co variance matrix，JCCM）DOA估計(jì)算法。基于陣列劃分和矩陣重構(gòu)思想，將均勻線陣劃分成兩個子陣，在求得這兩個子陣接收數(shù)據(jù)互協(xié)方差矩陣后，重構(gòu)一個新的矩陣即JCCM，利用JCCM的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行線性運(yùn)算即可得到等價(jià)的信號子空間，然后構(gòu)造多項(xiàng)式并求根，最終實(shí)現(xiàn)波達(dá)角估計(jì)。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)證明，算法避開了對協(xié)方差矩陣的特征值分解運(yùn)算，在保證估計(jì)精度可接受的同時(shí)，有效降低了計(jì)算量，取得了更高的估計(jì)速度。

關(guān)鍵詞：陣列信號處理,波達(dá)方向估計(jì),子空間分解,聯(lián)合互協(xié)方差矩陣

0引言

波達(dá)方向（direction-of-arrival，DOA）估計(jì)是陣列信號處理的一個重要研究方向，其在雷達(dá)、通信、聲吶、地震和天文等科技領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。以多重信號分類（multiple signal class if i cation，MUSIC）和旋轉(zhuǎn)不變子空間為代表的子空間類估計(jì)算法的提出，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)DOA估計(jì)向超分辨DOA估計(jì)的跨越式發(fā)展。子空間類算法的關(guān)鍵在于通過對陣列協(xié)方差矩陣進(jìn)行奇異值分解（sin-gular value decomposition，SVD）或特征值分解（eigen value decom position，EVD）來獲得噪聲子空間或信號子空間。通常，矩陣EVD和SVD運(yùn)算都涉及龐大的計(jì)算量，尤其是在陣列陣元數(shù)多的情況下這種劣勢更加明顯，這也阻礙了子空間類算法的工程化進(jìn)度。

為克服子空間類算法計(jì)算量大的問題，中外學(xué)者提出了眾多性能可靠的替代性算法。文獻(xiàn)提出一種傳播因子算法（propagator method，PM），通過協(xié)方差矩陣的線性運(yùn)算來構(gòu)造噪聲子空間，有效避開了對協(xié)方差矩陣的EVD或SVD運(yùn)算；文獻(xiàn)則利用協(xié)方差矩陣的任意K（K為信號源數(shù)目）行來求得一個低維的投影矩陣，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造一個低維搜索函數(shù)來實(shí)現(xiàn)角度估計(jì)；文獻(xiàn)提出一種多級維納濾波（multistage Wiener filtering，MSWF）算法，該方法通過正交投影來獲取子空間，同樣避開了計(jì)算量較大的EVD運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)了算法計(jì)算量的降低，但該方法獲得的子空間精度不是太高。