针对DOA(Direction of Arrival)估计在低信噪比的情况下估计性能下降的问题,根据阵列协方差矩阵共轭对称的特点,采用基于Givens变换的三对角化分解方法对协方差矩阵进行三对角化,同时利用盖氏(Gerschgorin)圆递推方法准确估计信号子空...针对DOA(Direction of Arrival)估计在低信噪比的情况下估计性能下降的问题,根据阵列协方差矩阵共轭对称的特点,采用基于Givens变换的三对角化分解方法对协方差矩阵进行三对角化,同时利用盖氏(Gerschgorin)圆递推方法准确估计信号子空间的秩,然后再对三对角矩阵进行对角化,估计出噪声子空间,利用噪声子空间与导向矢量正交实现波达方向估计,改善了低信噪比背景下估计的误差性能和稳健性。计算机仿真证明了算法的有效性。展开更多
文摘针对DOA(Direction of Arrival)估计在低信噪比的情况下估计性能下降的问题,根据阵列协方差矩阵共轭对称的特点,采用基于Givens变换的三对角化分解方法对协方差矩阵进行三对角化,同时利用盖氏(Gerschgorin)圆递推方法准确估计信号子空间的秩,然后再对三对角矩阵进行对角化,估计出噪声子空间,利用噪声子空间与导向矢量正交实现波达方向估计,改善了低信噪比背景下估计的误差性能和稳健性。计算机仿真证明了算法的有效性。