面向方向寻找的部分校准稀疏子数组分析

本文研究了使用多个部分校准稀疏子数组进行方向到达 (DOA) 估计的问题。具体而言，我们提出了针对部分校准稀疏子数组场景的 Generalized Coarray Multiple Signal Classification (GCA-MUSIC) 方向到达估计算法。该提议的 GCA-MUSIC 算法利用每个子阵列的差分 coarray，随后基于每个子阵列相关信号子空间的交集，采用特定的伪谱合并规则。该规则假设对子数组之间的交叉协方差毫无先验知识。在这种情况下，仅使用每个子阵列的二阶统计量来估计方向，以获得 increased 自由度，即估计过程保持 coarray Multiple Signal Classification 和稀疏阵列属性，以估计超过每个子数组物理传感器数量的更多源。数值仿真表明，所提出的 GCA-MUSIC 在其他类似策略方面具有更好的性能。