存在互耦情况下的均匀平面阵列的MUSIC估计及其校正方法

资 源 简 介

存在互耦情况下的均匀平面阵列的MUSIC估计及其校正方法

详 情 说 明

在均匀平面阵列（UPA）中应用MUSIC算法进行波达方向（DOA）估计时，阵元间的互耦效应会导致性能显著下降。互耦现象表现为电磁耦合或电路串扰，使得接收信号模型偏离理想假设，传统MUSIC算法的协方差矩阵估计和谱峰搜索将产生偏差。

互耦影响分析 互耦效应可通过互耦矩阵建模，该矩阵通常具有带状对称性。对于M×N的均匀平面阵列，互耦会扭曲阵列流型，导致导向矢量失配，进而使MUSIC空间谱出现伪峰或真实峰偏移。

校正方法核心思路 互耦矩阵校准：通过已知方向的校准源或阵列结构先验信息，估计互耦矩阵参数。可采用优化算法（如最小二乘）拟合实测数据与理论模型。 补偿式MUSIC：在谱函数计算中引入互耦矩阵的逆运算，重构理想的阵列流型。需注意矩阵可逆性及噪声放大问题。 子空间修正：对接收信号协方差矩阵进行互耦补偿后，再执行特征分解，确保信号/噪声子空间的正交性。

扩展思考 实际系统中还需考虑互耦的频率依赖性，宽带信号需分频段处理。深度学习方法近期也被用于互耦环境下的端到端DOA估计，可绕过显式建模步骤。