本文介绍了基于盲源分离的二维波达方向（Two-Dimensional Direction of Arrival，简称2-DDOA）估计方法。这种方法利用基于二阶统计识别的盲源分离方法来估计阵列响应矩阵。通过旋转不变技术，可以从阵列响应矩阵估计中获得2-DDOA信息。估计得到的仰角和方位角可以自动确定。文章通过仿真结果验证了所提方法的有效性。关键词包括盲源分离（Blind Source Separation），二维波达方向（2-DDOA），二阶识别（Second-Order Identification），阵列响应矩阵（Array Response Matrix）。
在介绍部分，作者指出在阵列信号处理中，估计到达被动传感器阵列的信号的二维波达方向是一个主要任务。因此，已经开发了许多高分辨率算法，例如二维 MUSIC 和二维 ESPRIT 等。近年来，文献中已经讨论了基于盲源分离的几种波达方向估计方法。其基本功能是恢复组合源信号及其波达方向，当它们穿过阵列时。"盲"方面自然意味着没有关于信号源方向或信号的知识。然而，在大多数情况下，至少可以做出一些实际的假设。
在本文中，作者利用基于二阶统计识别的盲源分离方法来获得阵列响应矩阵的估计。利用阵列响应矩阵的旋转不变技术，估计得到二维波达方向。估计得到的仰角和方位角可以自动确定。文章的概述部分组织如下：第2节简要介绍了盲源分离和2-DDOA估计的相关背景知识。
在实际应用中，当信号到达传感器阵列时，我们通常需要确定信号的来源方向，即波达方向（DOA）。波达方向估计是信号处理、雷达系统、无线通信和声源定位等领域中的一个关键问题。传统的DOA估计技术，如波束形成和最小方差无失真响应（MVDR），依赖于已知的阵列校准信息和信号模型。然而，盲源分离技术不需要这些先验信息，通过信号处理算法独立地从混合信号中分离出各个源信号及其波达方向信息。
盲源分离技术主要分为两大类：独立成分分析（ICA）和基于二阶统计的方法。二阶方法主要使用信号的协方差矩阵或者相关矩阵来分离信号，它们对信号的统计特性比较敏感。而ICA方法则是试图找到一个变换，使得变换后的信号分量彼此统计独立。由于ICA方法对于非高斯信号具有较好的分离效果，因此被广泛应用于盲源分离领域。
本文提出的基于二阶统计识别的盲源分离方法，首先需要获得阵列的接收信号协方差矩阵。通过分析该矩阵，可以利用旋转不变技术，估计出信号的二维波达方向。所谓旋转不变技术，指的是在特定条件下，信号在阵列接收时表现出的某种不变性质，通过数学变换和信号处理算法，可以从中提取出信号的DOA信息。
在提出的算法中，作者考虑了信号在x轴和y轴的到达角度，分别用α和β表示。通过计算，可以得到信号相对于x轴的到达角cosα和相对于y轴的到达角cosβ。基于这些角度，可以直接计算得到信号的仰角（θ）和方位角（φ）。具体来说，可以通过信号的x轴和y轴的到达角余弦值来确定这些角度，从而完成信号波达方向的三维空间定位。
文章中提出的二维波达方向估计方法具有诸多优点。由于其基于盲源分离技术，因此对于信号和噪声环境具有较好的鲁棒性。该方法不需要事先对信号的统计特性做任何假设，也无需对信号源的先验知识，从而简化了系统设计和部署的复杂性。另外，通过使用旋转不变技术估计DOA，该方法能够自动地确定信号的仰角和方位角，提高了系统的实时处理能力和应用灵活性。
基于盲源分离的二维波达方向估计方法提供了一种在复杂信号和噪声环境下进行精确DOA估计的高效技术。对于需要进行快速、高精度定位的场景，如智能天线系统、无人机和机器人导航、以及军事侦察等领域，该技术有着广泛的应用前景。随着算法的不断完善和计算能力的提升，这类方法有望在未来得到更加广泛的应用和认可。
nuptzuo2014-05-30还好，部分代码能用上，谢谢了。
