简介：对于极化敏感L型阵列的多参数联合估计问题，采用传统的多重信号分类（MUSIC）算法所需计算量大，采用旋转不变子空间（ESPRIT）算法需要考虑参数配对问题。提出了模值约束下的求根多重信号分类（root-MUSIC）算法，首先利用L型阵列中两个相互垂直的线阵构造两子阵接收数据的自相关函数，采用root—MUSIC算法进行波达方向角（DOA）估计，然后根据模值约束条件构造代价函数，通过闭合式解得到极化参数估计。该算法与传统MUSIC算法相比，大大减少了计算量，同时能够实现参数自动配对，避免了ESPRIT算法的不足。计算机仿真结果表明，该算法的角度估计性能与传统MUSIC算法接近，优于ESPRIT算法，且算法收敛速度快。
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