阮新志，吴云韬*，黄龙庭

1.智能机器人湖北重点实验室（武汉工程大学），湖北 武汉430205；2.武汉工程大学计算机科学与工程学院，湖北 武汉430205；3.武汉理工大学信息工程学院，湖北 武汉430070

空间目标定位是阵列信号处理中一项十分重要的研究方向，根据信号源距离接收阵列的远近可以分为远场信号源与近场信号源，相比于远场信号源，近场信号源处理起来更加复杂一些，此时信号源处于Fresnel区域，相对于阵列孔径需用球面波前精确描述，波前形状随阵列位置具有非线性变化特性，信号源的位置必须由距离（range）以及到达方向（direction of arrival，DOA）共同确定，所以近场目标定位可以归结为信号源距离以及到达方向联合估计的问题［1］。近场目标定位在电子监控，地震探测，声源定位等领域得到广泛应用［2-4］。

近年来，许多针对近场目标定位的算法被提出，文献［5］提出了最大似然估计法，虽然其估计性能好，但是需要进行谱峰搜索，在多个信号源情况下计算量很大；文献［6］提出了二维多重信号分类（two-dimensional multiple signal classification，2DMUSIC）算法，该方法对于近场信号源具有参数估计精度高的特点，但是由于需要二维谱峰搜索，所以该方法计算量较大。随着研究的深入，一些新的算法被提出，如Rooot-MUSIC算法［7］，改进的路径搜索算法［8］，加权线性预测法［9］，基于广义旋转不变子空间技术（estimation of signal parameters via rotational invariance technique，ESPRIT）技术的近场源目标定位算法［10］，这些算法都是在已有的算法基础上进行改进，在一定程度上降低了计算量。

在现有提出的不需要谱峰搜索算法，文献［11］提出的基于高阶累积量的总体最小二乘ESPRITLike算法，文献［12］提出了一种基于四阶累积量的子空间的近场源角度参数估计和距离参数估计算法，这两种算法由于存在累积量的计算，使得计算量仍然很大。……