多口径组合阵列DOA测向算法：MUSIC算法新应用

"多口径组合阵列子空间DOA测向算法是针对传统DOA估计算法中的阵列模糊问题和高复杂度、高成本挑战的一种创新解决方案。该方法结合了多重信号分类(MUSIC)算法，通过使用半径不同的多个阵列来优化测向性能。在传统的子空间DOA算法中，为了消除阵列模糊，通常要求阵元间距小于信号波长的一半，但这会导致需要更多的阵元，增加了系统的复杂性和成本。论文提出的多口径组合阵列策略旨在平衡这两个矛盾的需求。 小尺寸阵列在该方法中扮演了关键角色，其阵元间距足够小以避免测向模糊，同时对空间谱有平滑效果，降低了计算复杂度。另一方面，大尺寸阵列虽然包含较少的阵元，但由于其较大的物理尺寸，能提供更高的测向精度和分辨率。这种组合阵列的设计使得算法在保持良好性能的同时，减少了所需的阵元数量，降低了系统的整体复杂度。 文章详细阐述了算法的理论基础和实现步骤，对算法的精度和分辨力进行了理论分析和仿真验证。仿真结果证明了该算法的有效性，表明它能在实际应用中提供精确的DOA估计，同时有效地解决了传统方法中因阵列模糊和阵列尺寸带来的问题。 关键词涵盖了信号波达方向测向的核心技术，包括多重信号分类(MUSIC)算法，这是子空间估计算法中的一种重要技术，用于估计信号源的方向；阵列模糊问题，是阵列处理中的一个关键挑战；以及组合孔径阵列，这是本文提出的新颖阵列结构。 这篇研究工作为DOA测向提供了新的思路，通过多口径组合阵列设计，成功地兼顾了避免阵列模糊、提高测向精度和降低系统复杂度的目标。这种方法对于未来无线通信、雷达探测等领域具有重要的理论和实践价值。"