空间平滑算法估计相干信号DOA

资 源 简 介

空间平滑算法估计相干信号DOA

详 情 说 明

空间平滑算法是阵列信号处理中用于估计相干信号波达方向（DOA）的一种重要方法。在传统DOA估计算法中，如MUSIC和ESPRIT，通常假设信号源为非相干的。然而，在实际应用中，多径效应、反射等因素会导致信号相干性增强，使得传统算法性能下降甚至失效。

空间平滑算法的核心思想是通过对接收阵列进行子阵列划分和协方差矩阵平滑处理，消除信号间的相干性。其基本步骤包括： 将整个阵列划分为多个重叠或非重叠的子阵列； 对各子阵列的协方差矩阵进行平均处理； 利用平滑后的协方差矩阵进行DOA估计，恢复算法性能。

该算法的改进方向包括： 前向-后向平滑：结合前向和后向子阵列平滑，提高数据利用率； 自适应平滑：根据信号环境动态调整平滑策略； 混合平滑：结合其他去相干方法（如Toeplitz化）进一步提升估计精度。

空间平滑算法虽然在相干信号DOA估计中表现优异，但其计算复杂度较高，且子阵列划分会影响阵列孔径和分辨率。后续研究可探索更高效的平滑策略或结合深度学习优化参数选择。