シニングアレ一に補間ESPRITを用いた相関波推定

摘要

空間平均法とESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）を用いる相関波の到来方向推定は,シフト不変性を満たすサブアレーを取り出せない不等間隔リニアアレーなどでは困難となる．そこで補間行列を用いて,実アレーデータを仮想アレーデータに変換し，実アレーを平行移動した仮想アレーをサブアレーとしてシフト不変性を満たした空間平均法による相関抑圧や，補間ESPRITによる到来方向推定が提案されている．しかし，仮想アレ一による空間平均法と補間ESPRITで相関波推定を行う際には2つの問題点がある.1っ目は，仮想アレーを生成する際に事前に到来方向の粗測角が必要となることである.2つ目は，仮想アレーデータにおける雑音が有色化するため，推定精度が劣化することである．本稿ではシニングアレ一について考え，前者の問題に対して0補間推定法を提案し，その結果を粗測角として利用した．また，後者の問題に対してNR（Noise-Removal）を提案することで，NRを用いない場合に比べて推定値のRMSEが低く抑えられることを示した.%It is difficult to estimate DOA(Direction-of-Arrival) of coherent signal waves by SSP(Spatial Smoothing Preprocessing) and ESPRIT with a non-uniform linear array antenna which is not able to be devided to sub-array satisfied shift invariance. For this problem, it has been proposed that SSP and Interpolated ESPRIT which converts real array data to virtual array data by an interpolation matrix and the virtual array data corresponds to one of sub-array data satisfied the shift invariance. However, SSP and Interpolated ESPRIT using virtual array have two problems. First, it is necessary to estimate a rough DOA in advance to product a virtual array. Second, an estimate accuracy of DOA drop so that SSP by virtual sub-array colors AWGN. In this study, we consider thinning array antanna. For the first problem, we have proposed zero-interpolated estimation and showed that enough rough DOA estimate accuracy can be achieved. For the second problem, we have proposed NR(Noise-Removal) and showed that RMSE performance can be improved.