耿盛楠 金强

摘 要：阵列误差的存在将导致采用子空间类超分辨算法的信源波达角（Direction of Arrival， DOA）估计精度严重下降，对此给出了一种基于阵元位置误差自校正的DOA估计算法。首先采用Toeplitz处理和特征值重构相结合的迭代方法对阵列接收数据協方差矩阵进行处理，从而消除阵元位置误差对导向矢量造成的影响，进而采用MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验表明该算法在阵元位置误差存在的情况下可极大地提升子空间类超分辨算法的DOA估计性能。

关键词：DOA估计；阵元位置误差；自校正；Toeplitz处理

中图分类号：TN911.23 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）10-0018-04

Abstract： The existence of array errors will lead to a serious decline in the estimated accuracy of the source DOA （Direction of Arrival）by subspace-like super-resolution algorithm. A self-calibration DOA estimation algorithm based on the position error of array elements is presented in this paper. Firstly， the covariance matrix of array received data is processed using the iterative method of Toeplitz processing and eigenvalue reconstruction， which eliminates the influence of position error of array element on the guidance vector， and then uses MUSIC algorithm to estimate DOA. The simulation results show that the proposed algorithm can greatly improve the DOA estimation performance of the subspace super-resolution algorithm when the array element position error exists.

Keywords： DOA estimation； arrayelement position error； self-calibration； Toeplitz processing

引言

信源波达角（Direction of Arrival， DOA）估计是阵列信号处理中一个重要的研究方向，其应用推动着现代雷达、无线通信等相关领域的发展。目前超分辨DOA估计方法通常可分为基于特征结构的子空间类方法（如MUSIC算法[1]、ESPRIT算法[2]）、加权子空间拟合类算法和[3]基于最大似然原理的算法[4]。相比较而言，子空间类算法最具广泛应用与研究价值，MUSIC算法是该类算法的典型代表，在一定程度上这类算法的估计精度极高，均方差可接近克拉美罗界，在DOA估计方面具有极高的分辨性能，但要求阵列导向矢量精确已知，实际应用中，阵列不可避免地存在各种误差，如阵列位置误差、阵列幅相误差及阵列互耦误差等[5][6]。这些误差的存在使得实际阵列流形偏离理想阵列流形，从而导致上述超分辨DOA估计方法性能恶化，因此研究阵列误差校正对实现高精度DOA估计具有重要意义。

当前阵列误差校正主要有两种方法——有源校正法和自校正法[7][8]。……