二维基于旋转不变技术信号参数估计(2D-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,2D-ESPRIT)算法是估计几何绕射理论(geometric theory of diffraction,GTD)模型参数的一种经典算法,但在信噪比较低的条件下,2D-ESPRIT算法的参数估计精度明显下降,噪声鲁棒性较差.针对这一问题,提出一种极化平方前后向平滑2I-ESPRIT(polarized quadratic forward-backward 2D ESPRIT,PQ-FB-2D-ESPRIT)算法,有效地提高了算法的噪声鲁棒性与参数估计性能.改进算法利用目标散射回波数据的极化信息,并通过对协方差矩阵平方处理和前后向空间平滑处理,提高了算法的参数估计性能与数据利用率,同时达到了去相关的效果.仿真结果表明,提出的PQ-FB-2D ESPRIT算法的参数估计性能及噪声鲁棒性要优于经典2D ESPRIT算法、前后向平滑2D-ESPRIT(forward-backward 2D-ESPRIT,FB-2D ESPRIT)算法及平方FB-2D-ESPRIT(quadratic-FB-2D-ESPRIT,QFB-2D-ESPRIT)算法.基于不同算法估计得到的GTD模型参数对散射中心的定位精度进行比较,进一步验证了改进算法的优越性与有效性.
参数估计 散射中心 二维GTD模型 2D-ESPRIT算法 共轭矩阵