content(symbol): 噪声方差全文统一记为 \sigma（去 n 与 ^2）

B:10 早已声明"\sigma 表示方差"，sec1/D 遵守，多星侧却用 \sigma_{n,\ell}^2
偏离。统一回归该约定：\sigma_{n,\ell}^2->\sigma_\ell、\sigma_n^2->\sigma
（去 n 与 ^2）；推导中的方差平方 \sigma_{n,\ell}^4->\sigma_\ell^2；白化
标准差 1/\sigma_{n,\ell}->1/\sqrt{\sigma_\ell}（E:765）；E 共同方差情形裸
\sigma^2->\sigma。D 里 \sigma=方差的幂次 \sigma^2/\sigma^4 本就正确、保留。
清理替换产生的循环定义（sec1/D）。如此推导上标即方差的真实幂次，不与
"方差自带 ^2"冲突。

parts/sec1_singleArrayDoa.tex

@@ -37,7 +37,7 @@ $M$ 元阵列在第 $t$ 个快拍的接收向量记为
     \in \mathbb C^{M\times K}
   $，其中 $\mathbf a(\bm{\theta}_k)$ 为第 $k$ 个信源对应的导向矢量；
   \item 信源快拍 $\mathbf x_t=[x_1(t),\ldots,x_K(t)]^\Tran\in\mathbb C^{K\times 1}$，作为确定性未知量；
-  \item 噪声向量 $\mathbf n_t\sim\mathcal{CN}(\mathbf 0,\sigma_n^2\mathbf I_M)$。
+  \item 噪声向量 $\mathbf n_t\sim\mathcal{CN}(\mathbf 0,\sigma\mathbf I_M)$，$\sigma$ 为噪声方差。
 \end{itemize}
 
 将所有快拍按列堆叠得到矩阵形式
@@ -57,7 +57,7 @@ $M$ 元阵列在第 $t$ 个快拍的接收向量记为
   \left[\bm\theta_1^\Tran,\ldots,\bm\theta_K^\Tran\right]^\Tran,
 \end{equation*}
 %
-干扰参数为信源快拍 $\{\mathbf x_t\}$ 与噪声方差 $\sigma_n^2$。
+干扰参数为信源快拍 $\{\mathbf x_t\}$ 与噪声方差 $\sigma$。
 
 \subsection{阵列模型：ULA 与 UPA}
 \label{subsec:single_arr_array_model}
@@ -124,7 +124,7 @@ $M$ 元阵列在第 $t$ 个快拍的接收向量记为
 
 \subsection{对数似然与确定最大似然准则}
 
-记 $\sigma\triangleq\sigma_n^2$。由 $\mathbf n_t\sim\mathcal{CN}(\mathbf 0,\sigma\mathbf I_M)$ 及 $\mathbf x_t$ 的确定性假设，有 $\mathbf y_t\sim\mathcal{CN}(\mathbf A(\bm\Theta)\mathbf x_t,\sigma\mathbf I_M)$。各快拍独立，对数似然为
+由 $\mathbf n_t\sim\mathcal{CN}(\mathbf 0,\sigma\mathbf I_M)$ 及 $\mathbf x_t$ 的确定性假设，有 $\mathbf y_t\sim\mathcal{CN}(\mathbf A(\bm\Theta)\mathbf x_t,\sigma\mathbf I_M)$。各快拍独立，对数似然为
 %
 \begin{equation}
   \label{eq:det_ml_log_likelihood}