基于四阶累积量的稀疏分布式正交环偶极子平面阵列二维DOA与极化参数联合估计方法

　　本文提出了一种基于四阶累积量的创新算法，通过构建稀疏分布式正交环偶极子平面阵列（DOLD）的虚拟均匀协方差矩阵，实现了二维波达方向（2D DOA）与极化参数的高自由度（DoFs）联合估计。该方法利用精心设计的选通矩阵实现数据重排序，结合虚拟空域-极化域旋转不变性技术，在避免多维谱搜索的同时显著提升参数估计精度和计算效率，为雷达与无线通信系统提供了突破性的阵列信号处理解决方案。

　　

亮点

本研究首次将四阶累积量应用于稀疏DOLD平面阵列，通过创新的两步子矩阵重排序（TSR）算法构建虚拟均匀协方差矩阵，突破了传统二阶统计量的自由度限制。

稀疏矩形DOLD阵列

如图1所示，二阶稀疏矩形DOLD阵列平行于x-O-y平面排布，偶极子与环状元件中心间距为d_z。沿x轴和y轴的阵列元件数分别为L_x和L_y，典型配置中元件位置遵循(0,1,3)d_x和(0,1,3)d_y的稀疏排布模式。

提出的两步子矩阵重排序算法

针对二阶稀疏阵列的标准累积量矩阵（含冗余元素），我们开发了类似均匀阵列协方差矩阵的处理方法。3.1节将详细阐述如何通过虚拟空域-极化域旋转不变性实现闭环估计，3.2节则介绍自动参数匹配技术。

适用性分析

该方法可推广至平行DOLD阵列（本研究的特例），此时选通矩阵J₀需重新定义为特定形式。值得注意的是，该方法同样适用于左右旋极化天线阵列的参数估计。

仿真结果

采用18元件稀疏DOLD阵列（d_x=d_y=d_z=λ/2）进行验证：5.1节通过50次蒙特卡洛实验证明算法有效性；5.2-5.4节基于1000次实验验证其在估计精度、成功分辨率和计算效率方面的优势。

结论

本研究从高阶统计量角度出发，通过四阶累积量显著提升了稀疏DOLD平面阵列的自由度和可辨识性。所构建的虚拟标准累积量矩阵结合虚拟空域-极化域旋转不变性技术，为二维DOA与极化参数估计提供了创新解决方案。

作者贡献声明

潘骏：概念提出与方法设计；岳亚星：算法实现与初稿撰写；田敏：文稿修订；聂富全：文稿修订；高大伟：文稿修订；廖桂生：课题指导与经费支持；史治国：项目管理。