闫金山，彭秀艳，王咸鹏

(哈尔滨工程大学 自动化学院，150001哈尔滨)

波达方向估计一直都是阵列信号处理的一个重要内容，在通信、雷达与声纳等领域都得到广泛应用.很多高分辨率子空间类算法比如MUSIC算法［1］和ESPRIT算法［2］在最近这些年得到了很大的发展.但这些算法都是在对接收数据协方差矩阵的特征值分解基础上进行，为了获得良好的估计性能，往往需要上百甚至上千的采样拍数.且在信源相干时，这些传统的子空间类算法性能会急骤下降，甚至失效，导致无法估计出信源的波达方向.

为了能够解决这些问题，很多学者针对相干信源提出相关的解相干技术.文献［3-4］分别提出了空间平滑算法和前后向空间平滑算法，实现了对相干信源的解相干，但由于空间平滑算法的解相干性能是以损失阵列孔径为代价的，因此在小采样拍数和低信噪比时估计性能急骤下降.文献［5-7］提出了基于数据重构的解相干算法，避免了阵列孔径的损失，提高了角度分辨率，获得了良好的估计性能，但由于重构数据需要庞大的计算量，不利于实时处理.文献［8］提出了一种矩阵束(Matrix pencil，MP)解相干算法，该算法避免了阵列孔径损失，且减少了一定的计算量，但该算法却只适用在高信噪比的信号环境.文献［9］提出了一种酉变换MUSIC的解相干算法(UMUSIC)能够在低拍数下实现相干信源的解相干，但估计性能不是很理想.

本文在虚拟阵列的基础上提出了用酉变换矩阵对阵列虚拟……