经典的均匀圆阵下仰俯角和到达角的二维联合MUSIC估计

资 源 简 介

经典的均匀圆阵下仰俯角和到达角的二维联合MUSIC估计

详 情 说 明

在阵列信号处理中，均匀圆阵(UCA)因其全向对称特性，常被用于估计信号的二维到达方向(DOA)。经典的二维联合MUSIC算法通过仰俯角(elevation)和到达角(azimuth)的联合估计，能够实现对信号源空间方位的精准定位。其核心思想是利用阵列接收数据的协方差矩阵特征分解，通过噪声子空间的正交性构建空间谱函数。

算法流程可概括为：首先对均匀圆阵接收的窄带信号进行快拍采样，计算协方差矩阵并分解得到噪声子空间；随后构建包含仰俯角和到达角的二维导向矢量，通过谱峰搜索寻找与噪声子空间最正交的导向矢量方向，此时的波达方向即为信号源的方位估计。

该方法通过将一维MUSIC扩展到二维空间，解决了传统线性阵列无法同时估计仰俯角的问题。均匀圆阵的几何对称性使得算法在360度方位范围内具有一致的估计性能，但计算复杂度会随着搜索维度的增加而显著升高。实际应用中常结合降维处理或优化搜索策略来提升效率。