一种稳健的高分辨方位估计方法及其应用*

王永刚，曹传剑，戴琳琳，李 靖，宋福杰

（1.青岛黄海学院大数据学院，山东 青岛 266427；2.青岛黄海学院智能制造学院，山东 青岛 266427）

0 引言

基于近场聚焦波束形成技术的声源分布测量方法可对近场目标实现定位，其被广泛应用于水声学、雷达、通信等领域［1-4］。基于线性处理的Bartlett声源分布测量方法因其实现方便，已被工程化应用，但由于其受“瑞利限”限制，输出空间谱存在主瓣宽、旁瓣高等问题，多目标情况下容易出现“混叠”现象［5-6］。为了改善线性Bartlett 方法在实际应用中存在的问题，研究学者提出采用非线性处理方法，其中，基于协方差矩阵特征分解的子空间方法（本文称之为MUSIC 方法），通过分解协方差矩阵得到噪声子空间，依据噪声子空间与信号子空间正交性，实现了低旁瓣和窄主瓣空间谱获取，有效改善了多目标“混叠”现象［7-9］。但该方法仍存在以下不足：该方法是通过协方差矩阵特征分解求取噪声子空间，需要一定快拍数据实现协方差矩阵求取，在有效数据量不足情况下，协方差矩阵容易出现非满秩情况，且会使处理结果信干噪比损失较大，影响对近场目标的定位［10-12］。

为了改善MUSIC 方法在实际应用中的鲁棒性，研究学者后续从信号矩阵重构、协方差矩阵重构、联合压缩感知等方面对其进行了改善研究，并取得了一定效果［6-7，13-14］。由分析得知，MUSIC 近场声源分布测量方法需要在频域进行协方差矩阵估计，一次时频变换需要一定采样数据，如果能够将这些采样数据转换为协方差矩阵估计所用快拍数，则可减少频域快拍数不足导致的信干噪比损失，进而可提升MUSIC 方法在实际应用中的鲁棒性。……