顾陈，何劲，李洪涛，朱晓华

(南京理工大学 电子工程系，江苏 南京210094)

0 引言

二维DOA 估计是阵列信号处理的一个重要研究领域，在雷达、声纳、通信等领域有广泛的应用。基于子空间类的算法由于具有高分辨性能及计算简单的特性，在过去的30年里受到了广泛的研究。目前应用于DOA 估计研究领域中方法主要有多重信号分类法(MUSIC)［1］和旋转不变子空间法(ESPRIT)［2］等。文献［3］将MUSIC 算法应用于二维DOA 估计中，这是一种产生渐近无偏估计的高分辨率特征结构法，但是该算法需要进行二维搜索，运算量巨大。以ESPRIT 为代表的测向算法不用进行谱峰搜索可以有效的降低运算量，因而被广泛的应用于二维及多维DOA 估计中。文献［4］研究了基于三角形阵列的二维ESPRIT 算法和配对算法，文献［5］提出一种无需搜索的低复杂度二维ESPRIT 相干分布源解耦估计算法，文献［6］研究了基于分数阶傅里叶域滤波的LFM 信号二维ESPRIT 算法，文献［7］提出了一种基于总体最小二乘的相位平均ESPRIT 方法，文献［8］提出了一种适用于任意阵列基于2D－ESPRIT 的DOA 频率联合估计算法，文献［9］提出了基于ESPRIT 算法的等距二元矢量水听器直线阵的二维DOA 估计方法，减少了矢量水听器的冗余阵元。ESPRIT 算法虽然有运算量小的优点，但其估计精度较低。增加传感器之间的距离扩展阵列孔径可有效地提高DOA 估计精度，但ESPRIT 算法与其他算法一样，也同样需要传感器间的距离小于半波长避免得到模糊的估计值，当传感器间的距离大于半波长时可以增加波达方向估计的精度，但是会得到一系列循环模糊的角度估计值。……