改进的二维ESPRIT算法：提高估计精度与处理相干信号

"一种改进的二维ESPRIT算法 (2010年)" 二维ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）算法是一种广泛应用于阵列信号处理中的参数估计技术，特别适用于多源信号的二维方向估计。在传统的二维ESPRIT算法中，当处理信号时，由于阵列配置的原因，协方差矩阵可能存在冗余信息，这可能会影响算法的估计精度和效率。 本文提出了一种改进的二维ESPRIT算法，旨在解决上述问题。该算法首先利用阵列结构的特性，构建了两个互相关矩阵。这种互相关矩阵的构建有助于消除阵列冗余，提高数据的利用率。随后，通过将这两个互相关矩阵合并成一个特殊的大矩阵，进行奇异值分解（SVD）。奇异值分解是一种强大的矩阵分解方法，能有效地提取矩阵的主要特征信息，从而准确地估计信号子空间。 在获得信号子空间后，算法采用2D-ESPRIT方法实现二维测向。2D-ESPRIT是一种扩展的单维ESPRIT算法，它能够处理在两个维度上的信号源，如水平和垂直方向。通过这种方法，改进的二维ESPRIT算法不仅提高了估计精度，还显著降低了计算复杂度。 此外，该算法的一个显著优点是其对空间平滑的适应性。空间平滑是一种增强估计稳定性和精度的技术，通过对相邻阵元的数据进行融合，可以有效处理相干信号（即具有相同或接近相位关系的信号）和非相干信号。这意味着改进后的算法在复杂信号环境中仍能保持良好的性能。 关键词：波达方向估计、二维ESPRIT、奇异值分解、相干信号 该研究工作发表于《山东大学学报(工学版)》2010年第40卷第2期，作者为刁鸣和魏挺，归属哈尔滨工程大学信息与通信工程学院。文章的文献标志码为A，分类号为TN911.7，表明其属于电子与通信工程领域的研究成果。这项改进的二维ESPRIT算法为阵列信号处理提供了新的思路，对于提高二维信号源的定位精度和处理效率具有实际意义。