互耦误差下的相干信号源DOA估计：Toeplitz矩阵方法

"该论文关注的是在存在阵列互耦误差的情况下，如何准确估计多组相干信号源和非相干信号源的DOA（来波方向）。文中提出了一种新的算法，该算法包括三个主要步骤：首先，估计阵列的互耦参数；其次，使用Toeplitz矩阵重构技术对相干信号进行解相干处理；最后，应用MUSIC（多个信号分类）算法来估计各个信号源的DOA。实验结果显示，该算法能有效地消除互耦影响，减少阵列损失，实现对近距离信号源的精确估计。关键词涉及互耦、相干源以及Toeplitz矩阵，论文属于工程技术领域，发表于2012年的《北京工业大学学报》。" 本文研究的问题是阵列天线系统中常见的挑战，即互耦效应。互耦是指一个天线单元辐射的能量部分被其他相邻天线单元接收，导致信号失真和性能下降。在存在多个信号源，特别是当有相干信号源（即相位相关的信号源）时，这种问题会更加复杂。相干信号源间的相位关系可能导致信号的干涉，使得传统的DOA估计方法失效。 提出的算法首先通过某种方法估计出阵列中的互耦参数，这是关键的第一步，因为这些参数直接影响到信号的传播特性。然后，采用Toeplitz矩阵重构技术。Toeplitz矩阵是一种主对角线两侧元素依次递减的矩阵，在信号处理中常用于表示连续时间信号的离散采样。在本论文中，这个技术用于将相干信号转化为近似独立的信号，从而减轻了相干性对DOA估计的干扰。 最后，利用MUSIC算法进行DOA估计。MUSIC算法是一种基于谱峰查找的子空间方法，它通过构建噪声子空间和信号子空间来分离信号源，从而确定DOA。由于MUSIC算法对信号源数量不敏感且在低信噪比环境下表现优秀，因此适合处理经过解相干处理后的信号。 实验结果证明了该算法的有效性，它成功地解决了互耦误差带来的问题，保持了阵列的性能，尤其是在处理间距极小的信号源时，能够实现高精度的DOA估计。这在实际应用中具有重要意义，例如在雷达系统、无线通信和射电天文学等领域，对于准确探测和定位多个信号源至关重要。