Abstract
由於計算量的考慮, 次佳方法如線性預估(Linear Prediction), 投射矩陳(Projection Matrix) 或狀態空間(State Space) 這些技巧幾乎占據了方位估沒的領域。本論文的第一部份探討及比較這些次佳方法, 并說明它們的關係。經電腦模擬證明, 最好的技巧是由我們首先提出的改良式TK方法。我們也證明了改良TK方法優於T-K 方法,特別是信號雜音比很低的情況下。論文的第二部份, 我們引進了一種新的陣列處理技巧。我們都知道, 方位源估測的解析度和陣列的長度有直接的關係。但是, 在等間距(Equal Space) 的陳列里, 增加長度必需增加接收器, 相對的也增加了硬體設施。因此, 我們提出一種新的陳列處理技巧, 叫做準隨機陳列處理(Pseudo-Random Array Processing)。這種技巧比等間距陣列需要較少的接收器, 卻保持了相同的陣列長度, 也就是說, 它維持了原來較高的解析度, 卻簡化了硬設施。經電腦模擬證明, 我們發現, 在準隨機陣列處理技巧上, 最好的次佳方法是改良式Kung的方法。另有一種降低接收器個數的技巧叫做最佳限制音距基底(Optimal Re-stricted Difference Basis)的方法, 它使用最少的接收器擴充到最大的陣列長度, 但由於它用的接收器太少, 容易被雜訊影響, 且不適合用來估測相關(Correlated)訊號源的方位。論文最后我們提到, 準隨機陳列剛好是等間距陳列及最佳限制基底的折衷方法, 並適合一些實驗運用的考量。