极化敏感阵列的DOA及极化参数降维估计算法

为解决极化MUSIC算法运算量大的问题，提出了一种适用于极化敏感阵列的秩亏损MUSIC算法。在极化MUSIC算法的基础上，通过运用矩阵秩亏损原理将谱函数进行降维优化成只与空域参数相关的二维谱函数，大大降低了谱峰搜索过程中的运算量，同时保证了波达方向（DOA）估计精度。在获得入射信号的DOA之后，通过公式可直接计算得到入射信号的极化参数，具有较低的运算量。通过仿真实验可以验证秩亏损MUSIC算法存在着较高的估计精度，并通过将其与极化MUSIC算法的计算复杂度进行对比，可以发现秩亏损MUSIC算法具有较好的实时性，在入射信号相同并含有极化信息的条件下，秩亏损MUSIC算法的计算复杂度相较于极化MUSIC算法降低了104数量级