实际应用中,矢量水听器阵列是声压水听器阵列通道数的三倍（二维矢量水听器阵列）或四倍（三维矢量水听器阵列）,其相应的数据量、信号处理复杂度及成本亦明显增加。在阵列中混合配置声压水听器与矢量水听器,是一种解决该问题的有效途径。利用多重信号分类法（MUSIC）,对五种配置的水听器混合阵列进行研究,分析在不同信噪比、目标相对运动时对方位估计的影响。仿真表明,在有相同数目矢量水听器时,水听器混合阵列间隔配置比集中配置要好;在目标方位未知的情况下,在中间配置一个矢量水听器比在一端配置要合理。

提出一种在高斯白噪声下基于L型阵的二维相干源信号的DOA估计的方法。本算法首先通过对接收数据进行前向空间平滑来达到去相干目的,然后计算出3个×相关矩阵,用此构造一个3m×m大矩阵,并对其进行特征值分解,最后利用ESPRIT方法对方向角和仰角进行估计。本算法无需谱峰搜索,无相位模糊问题,且参数自动匹配,计算量较小。仿真结果证明了该方法的有效性。