SQP 優化的最大似然波達方向角估計

單澤濤，單澤彪，朱蘭香，3，石要武

(1.諾博橡膠制品有限公司制造部，河北保定072550;2.吉林大學通信工程學院，長春130022; 3.長春建筑學院電氣信息學院，長春130607)

SQP 優化的最大似然波達方向角估計

單澤濤1，單澤彪2，朱蘭香2，3，石要武2

(1.諾博橡膠制品有限公司制造部，河北保定072550;2.吉林大學通信工程學院，長春130022; 3.長春建筑學院電氣信息學院，長春130607)

為快速實現波達方向角(DOA:Direction Of Arrival)的精確估計，提出了應用序列二次規劃(SQP: Sequence Quadratic Program)的最大似然DOA估計算法。給出了用于DOA估計的最大似然函數，將參數估計問題轉化為非線性函數優化問題;并利用SQP優化算法對似然函數的求解進行優化，得到DOA的估計值。仿真結果表明，該算法可用較少的計算時間實現對似然函數的優化求解，同時保留了最大似然估計的漸進無偏估計性能，與遺傳算法、粒子群算法相比，不僅具有更快的尋優速度，而且具有更高的收斂精度。

波達方向角估計;序列二次規劃;最大似然估計;優化算法

0 引 言

近年來，空間信號波達方向角(DOA:Direction Of Arrival)估計在通信、雷達、聲納和地震勘探等領域獲得了廣泛應用和迅猛發展［1，2］。DOA估計的基本問題是確定處在某一區域內不同目標信號源的空間位置，即各個信號到達陣列參考陣元的 DOA。利用陣列天線對 DOA估計的方法主要有 ARMA (Auto-Regressive and Moving Average Model)譜分析法、熵譜分析法、基于特征分解的子空間算法和最大似然算法等［3］。其中最為經典的特征分解類算法是MUSIC(Multiple Signal Classification)算法及其改進算法［4，5］和 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法及其改進算法［6，7］。這兩類算法以較高的分辨能力和相對較低的計算量，引起了人們的廣泛關注和重點研究。……