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利用平面阵列估计多信号的二维DOA(Direction-of-Arrival)参数在许多军事及国民经济领域具有重要作用,比如声呐,雷达和通信等。由于二维DOA维数的增加,DOA估计过程的计算量主要受阵列结构以及对估计的俯仰角和方位角配对的影响,然而传统的配对算法主要是通过二维搜索和求解非线性优化问题得到的,计算比较复杂。因此本文围绕算法的计算量等问题,主要研究基于L阵的二维DOA参数估计算法,重点研究了以下几个方面的内容:1、研究了阵列的接收模型,以及各种平面阵列天线的延迟和相位计算的区别;同时简单介绍了MUSIC(Multiple Signal Classification)算法、ESPRIT(Estimate Signal Parameters via Rotational Invariant Techniques)算法、PM(Propagator Method)算法和MSWF(Multi-Stage Wiener Filter)算法,对上述1-D DOA估计算法进行对比仿真,分析了上述算法计算复杂度和角度估计的性能,同时指出了在1-D DOA估计算法中减少算法计算量的实现方法。2、研究了利用L阵来估计窄带信号二维到达角的算法,包括利用自相关矩阵的修正的PM和CCM-ESPRIT(Cross-Correlation Matrix based on ESPRIT)算法,以及利用互相关矩阵的JSVD(Joint Singular Value Decomposition)和CODE(Computationally efficient cross-correlation based 2-D DOA Estimation)算法,对上述算法的由来以及性能给出了解释并分析每个算法的计算复杂度,同时关注了在算法中存在的问题;最后提出了一种利用MSWF快速估计特征子空间的算法,该算法针对互相关矩阵进行角度估计,无需谱峰搜索和SVD,计算复杂度较低,同时算法可自行配对,算法的实时性较好,有利于工程应用。3、针对宽带线性调频信号(Linear Frequency Modulation,LFM)的多维参数估计,以及LFM信号在分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)的特性,使用分数阶傅里叶变换估计出初始频率和调频斜率;同时在LFM信号的解线调FRFT域上提出了利用PM和MSWF估计DOA的快速算法,上述算法无需EVD(Eigen-Value Decomposition)或SVD,虽然估计角度精度有所损失,但算法的计算复杂度低于基于EVD的估计算法。最后本文通过上述研究和仿真实验得到一些很有参考意义的结论,对阵列信号处理中的多维参数估计的快速算法有一定的借鉴意义。