基于COLD阵列的联合稀疏重构信号DOA估计方法*

殷冰洁 徐友根 刘志文

(北京理工大学信息与电子学院，北京，100081)

引 言

波达方向(Direction-of-arrival，DOA)估计是阵列信号处理的重要应用领域之一[1-2]。近年来，基于电磁矢量传感器阵列的信号DOA估计方法日益受到关注[3-4]。采用电磁矢量传感器阵列可以充分利用信号源极化信息、提高DOA估计精度，因而很多基于不同类型电磁矢量传感器阵列的信号DOA估计方法被相继提出。`文献[5，6]分别提出了矢量叉积和单电磁矢量传感器源信号旋转不变信号参数估计(Estimation of signal parameters via rotational invariance techniques，ESPRIT)方法。采用交叉偶极子阵列，文献[7]提出了一种基于多重信号分类(Multiple signal classification，MUSIC)方法[8]的信号DOA估计方法，文献[9]则提出了一种基于ESPRIT的方法。然而这两种方法均为子空间类方法，无法处理相干源信号。

近年来压缩感知理论[10-12]迅速兴起，信号稀疏表示与重构(Sparse signal reconstruction，SSR)方法被用于解决信号DOA估计等一系列问题[13-17]。基于该理论框架的技术主要根据阵列协方差矩阵的结构特点来利用空域信息。具有代表性的SSR方法包括递归加权最小范数方法[18]、基于l1-范数惩罚的方法[19-20]及基于l2-范数惩罚的方法[21]。然而以上方法均针对基于标量阵列的窄带信号DOA估计。

文献[22]提出了一种基于同点正交磁环偶极子矢量天线(Co-centered orthogonal loop and dipole，COLD)阵列的稀疏表示窄带信号DOA估计方法，但没有利用COLD子阵列稀疏矢量的稀疏共性。对于宽带信号情形，已有的l1-范数奇异值分解(l1-norm singular value decomposition，l1-SVD)[19]方法首先进行频域分解至窄带后再进行DOA估计，最终的DOA估计结果是各个子窄带结果的平均值，同样没有充分利用各子窄带之间的联合稀疏性。……