樊文倩，李 舰

(西北大学 信息科技与技术学院，陕西 西安 710127)

波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计[1-2]是对传感器阵列接收的数据进行分析处理，估计目标的方位或俯仰信息，是雷达、声纳、无线通信等领域的关键技术[3-4]。作为高分辨DOA估计的经典方法，Capon算法[5-6]通过固定步长的谱峰进行穷尽搜索，获得目标的角度信息[5-7]。该方法存在计算量和存储量庞大、运行时间长、实时性差的问题[8-9]。通常情况下，固定步长[10-11]难以协调计算量和收敛速度之间的内在矛盾。大步长可以简化计算复杂度，但难以获得高的估计精度，小步长增加了计算负担，却有利于提高分辨性能。变步长算法通常包含大步长的粗搜索和小步长的精搜索过程，可较好地平衡收敛速度和估计精度。

文献[12]深入研究了变步长理论，在低信噪比的微弱信号和大误差复杂场景下，提出一种改进的变步长最小均方算法，提出了步长因子和误差之间的函数关系，使步长因子对时变系统具备跟踪能力，该自适应算法对干扰滤除效果十分显著。文献[13]提出一种分级迭代变步长算法，很好地解决了收敛速度与稳态误差之间的矛盾，该算法对盲源分离具有更稳更快的分离速度和稳态性能。

本文提出了一种低复杂度、变步长的搜索算法，首次搜索使用大步长的Capon算法进行搜索，根据谱峰首次搜索结果确定DOA检测范围，并求出该范围内的斜率值，根据斜率值首次小于零确定谱峰在其左侧，记斜率小于零点为P，所以取该斜……