利用极化敏感阵列特性的信源数估计技术研究

针对极化敏感阵列多参数联合估计中的信源数估计问题,提出一种基于去特征处理的信源数估计方法。首先,对极化敏感阵列接收数据矢量的协方差矩阵进行特征分解,得到的特征值的个数为阵元数的2倍,将求得的特征值降序排列,其中后半部分小特征值对应的特征矢量张成的子空间包含于噪声子空间,利用这一特点构造投影矩阵;其次,通过去特征处理,重构新的协方差矩阵,求这些新协方差矩阵在投影矩阵上的投影;最后,根据投影结果构造判决函数,估计信源数。研究结果表明:入射角间隔和极化状态角间隔对算法估计性能有影响。通过与盖氏圆盘法的对比实验验证算法的有效性。