稀疏阵列的鲁棒矩阵填充DOA估计算法

稀疏阵列布阵灵活，增大阵列孔径的同时还能减少阵元间耦合，但基于稀疏阵列的传统波达方向估计会导致角度模糊混叠，带来估计精度差和稳健性不足的问题。针对以上问题，提出一种适用于稀疏阵列波达方向估计的加权截断奇异值投影(weighted truncated singular value projection, WT-SVP)的鲁棒矩阵填充算法。在填充迭代过程中根据奇异值的大小分配权重，突出大奇异值包含的阵列信息，减少小奇异值中不必要的噪声信息，从而优化传统奇异值投影算法。该算法可以实现稀疏阵列的孔洞信息恢复，对不连续阵元充分利用，同时WT-SVP填充算法实现了稀疏阵列波达方向估计的高精度、高分辨以及在低信噪比、低快拍时的高鲁棒性。