蔡 进 刘春生 陈明建 周青松

(国防科技大学电子对抗学院,安徽合肥 230037)

1 引言

对信号源来波方向进行估计是雷达等探测系统的基本任务之一。目前,窄带信号阵列DOA估计算法已经发展的很成熟,常用的有这三类：基于子空间分解的多信号分类法(Multiple Signal Classification, MUSIC)[1]、旋转子空间不变法(Estimation of Signal Parameters via Rotation Invariance Techniques, ESPRIT)[2-3]和子空间拟合法[4-5]。随着宽带信号的应用范围更加广泛,对宽带信号的DOA估计成为这个领域研究的热点内容[6]。

目前对宽带信号进行DOA估计主要方法是：首先将时域模型通过DFT转化为频域模型,然后在频域上采用窄带信号处理的方法。针对宽带信号的DOA估计信号子空间算法(Signal Subspace Method,SSM)主要分为两类：一类是非相干子空间法(Incoherent Signal Subspace Method,ISSM)[7]。ISSM是在宽带信号中的多个频点上使用MUSIC等算法,然后对各个频点的DOA结果做平均处理,获得最终DOA估计结果。因为各个频率点的能量分布不均匀,ISSM 算法在某些频率点的估计误差较大,因此该算法要求信噪比更高并且样本数足够；另一类是相干子空间处理法(Coherent Signal Subspace Method, CSSM)[8]。该算法利用了聚焦的思想,能提高低信噪比条件下的估计精度,并且能够处理宽带相干信源。该方法缺点是在构造聚焦矩阵时,首先得对角度进行合理预估计并且要选择合适的聚焦频点,不合理的角度预估计会带来较大的DOA估计误差[9]。针对该问题,Yoon等人提出了一种投影子空间正交性测试(Test of Orthogonality of Projected Subspaces, TOPS)算法[10],该算法不用构造聚焦矩阵和角度预估计,估计精度介于ISSM法与CSSM法之间。但该算法的性能依赖参考频点的选择,并且十分容易产生伪峰；……