幅相误差下的doa估计

资 源 简 介

幅相误差下的doa估计

详 情 说 明

在阵列信号处理领域，波达方向（DOA）估计是一个经典问题，但当阵列天线存在幅相误差时，传统算法性能会显著下降。幅相误差包括各阵元幅度响应不一致和相位偏移不一致，这会导致阵列的导向矢量失配，进而影响DOA估计精度。

针对幅相误差下的DOA估计问题，常见解决思路包括两类方法：误差校准和鲁棒算法设计。误差校准法通过先验测量或辅助信号源估计幅相误差参数，再对数据进行补偿；而鲁棒算法则直接设计对幅相误差不敏感的估计器，如基于子空间旋转不变性的改进MUSIC算法。

实际应用中，幅相误差可能随环境温度或频率变化，因此在线校准技术（如基于阵列互相关矩阵的迭代校准）更具实用性。此外，稀疏恢复类算法（如压缩感知框架下的DOA估计）通过优化重构模型，也能在一定程度上抑制幅相误差的影响。

未来改进方向可结合深度学习，利用神经网络学习幅相误差的非线性映射关系，或开发联合幅相误差估计与DOA跟踪的自适应算法。关键要验证算法在实测数据中的稳定性，特别是针对宽带信号和动态误差场景的适应性。