短快拍下矩形阵二维DOA估计：迭代自适应算法的高精度解决方案

短快拍条件下均匀矩形阵中的二维方向到达角(DOA)估计是现代信号处理领域的一个关键课题。传统的方法如二维多重信号分类(MUSIC)和二维子空间旋转不变估计技术(ESPRIT)在获取空间信号源的精确位置信息方面表现出色，但它们对快拍数据的数量有较高的要求。快拍数据不足时，这些算法的性能会显著下降，甚至可能失效，这对于实时或资源受限的环境来说是个挑战。 本文由王波、刘德亮、张状和等人合作完成，发表在《电讯技术》杂志上，他们提出了一个适用于均匀矩形阵列的创新二维DOA估计算法。该算法主要采用了迭代自适应方法，首先通过加权最小二乘法估计信号的幅度，这种方法允许利用有限的数据集进行有效分析。然后，通过循环迭代技术对估计结果进行逐步优化，这个过程不依赖于快拍数据，使得算法在短快拍条件下也能保持高精度和高分辨率的估计性能。 这种算法的优势在于其稳健性和实用性，尤其适合于那些快拍数据有限或者时间紧迫的应用场景。它克服了传统方法在快拍稀缺情况下的局限性，使得二维DOA估计在实际操作中更加可行。通过仿真验证，结果显示在短快拍条件下，该算法表现出优于常规方法的性能，证明了其在复杂环境中有效提取多维信号源信息的能力。 关键词：二维DOA估计、均匀矩形阵列、迭代自适应算法。研究还强调了开放科学资源服务，包括二维码扫描和作者互动平台，以便读者能够获取更多关于算法的详细信息和作者的见解。这篇论文被分类为TN911.6，并获得了文献标志码A，文章编号为1001-893X(2019)08-0950-06，显示了其在学术领域的权威性和重要性。