近场远场窄带信号混合源定位：高效计算方法

本文主要探讨了在均匀线阵（ULA）上同时接收到近场（NF）和远场（FF）窄带信号时的源定位问题。对于这种混合信号环境，现有的源定位方法可能存在计算复杂度高的问题，特别是涉及到对信号特征矩阵进行昂贵的奇异值分解（SVD）操作。为此，作者提出了一种计算效率更高的方向到达角（DOA）估计和范围估计算法。 该方法的关键在于将NF信号和FF信号的DOA估计过程分开处理，从而避免了直接对混合信号进行复杂的特征分解。这样做显著降低了计算负担，使得算法在实际应用中更具可行性。与现有的一些方法相比，新方法能够更有效地区分NF信号和FF信号，从而提高估计精度和稳定性。通过实验验证，这种方法在保持高精度的同时，显著减少了计算时间，这对于实时或大规模数据处理的场景具有显著优势。 在具体实现上，该算法可能采用频域分析或者基于空间谱的方法，对NF和FF信号的特性有所不同。NF信号通常具有较高的空间分辨率，而FF信号则依赖于阵列的几何结构来捕捉角度信息。通过分离处理，可以分别利用这些特性，例如，NF信号可能通过阵列间距和幅度衰减估计距离，而FF信号则利用到达信号的相位差来确定DOA。 为了确保算法的有效性，研究者可能采用了适当的滤波器或者预处理步骤来区分NF和FF信号的不同动态范围，同时可能还考虑了阵列的对称配置带来的额外优势。此外，论文可能会提供仿真结果来展示在各种噪声水平和信噪比条件下的性能对比，以及与传统方法在计算复杂度和精度方面的优劣。 这篇论文提出了一个创新的思路，通过优化计算策略和信号处理技术，为混合近场和远场窄带信号的源定位提供了一种实用且高效的解决方案，这在无线通信、雷达系统、声纳等领域具有广泛的应用潜力。