宋海岩,唐 弢,迟凤阳

(黑龙江工程学院 电气与信息工程学院,哈尔滨 150050)

阵列信号处理技术又称为空-时处理技术,广泛应用于雷达、通信、声呐、射电天文、医学诊断、地震遥感等众多领域[1]。该技术通过获取空间中传播的信号,根据实际应用需求,对信号进行时域与空域分析和处理,最终获得所需要的有效信息。空间目标方位估计问题是阵列信号处理领域的研究热点,与之相关的技术在近几十年来得到迅猛发展[2]。最早的空间目标方位估计技术称为波束形成(Conventional Beamforming,CBF),它是一种空间滤波技术,然而其性能却依赖阵列的物理孔径,角度分辨力受“瑞利限”的制约。如何突破“瑞利限”成为一个热门的研究方向,并促进了空间谱估计技术的兴起与发展,由此产生了高分辨空间谱估计方法[3]。例如,最大熵谱法(Maximum Entropy Method,MEM)采用参数模型化的方法对空间谱进行分析,突破了“瑞利限”的限制[4]。最小方差信号无畸变响应法(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)在保持来波方向、信号能量不变的条件下,使波束内其他方向的能量最小化,该方法可同时具有较高的空间分辨力和较强的噪声干扰抑制能力[5]。随着阵列信号处理的广泛应用,许多满足不同特定需求的阵列结构应运而生,其空间分布形状也多种多样[6]。其中,以均匀线列阵(Uniform Linear Array,ULA)和均匀圆阵(uniform circular array,UCA)较为典型。然而,相比于均匀线列阵,均匀圆阵具有2个明显优势:1)可提供360°全空间方位角估计的同时,还可对俯仰角进行估计;2)在进行方位角扫描时,其波束形状可保持不变。……