均匀圆阵的方位角和俯仰角联合估计

资 源 简 介

均匀圆阵的方位角和俯仰角联合估计

详 情 说 明

在阵列信号处理领域，均匀圆阵（Uniform Circular Array, UCA）因其在全方位360度覆盖能力上的优势而被广泛应用。方位角和俯仰角的联合估计是UCA的重要任务之一，其中MUSIC算法和MNM算法是两种经典的高分辨率估计方法。

MUSIC（Multiple Signal Classification）算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性来估计波达方向（DOA）。对于均匀圆阵，MUSIC算法通过计算空间谱函数，在谱峰搜索过程中同时估计方位角和俯仰角。然而，MUSIC算法的计算复杂度较高，尤其是在多维参数搜索时。

MNM（Minimum Norm Method）算法是另一种基于子空间分解的高分辨率DOA估计方法。相比于MUSIC算法，MNM算法通过求解最小范数解来优化估计性能，在低信噪比或小快拍条件下可能表现更优。

在实际应用中，均匀圆阵的几何结构会带来阵列流型的特殊性，因此在算法实现时需考虑相位模式激励和波束形成优化，以提高联合估计的精度和鲁棒性。