\section{确定信号 DoA--Doppler 估计} \label{sec:det_doa_doppler_est} 本节在单阵列确定信号 DoA 模板上加入归一化角 Doppler $\nu_k$,是从纯空间阵列模型过渡到空时导向模型的桥梁。若仍把发送信号 $x_k(t)$ 在每一时刻都视为自由未知量,则 Doppler 项 $e^{j\nu_k t}$ 会被吸收进未知的 $x_k(t)$ 中,从而使 $\nu_k$ 不可辨识并导致 \gls{crb} 奇异。因此,本节沿用第~\ref{subsec:single_arr_doa_doppler_est} 小节的归一化 Doppler 约定,并显式引入已知导频序列 $s_k(t)$。当 $s_k(t)\equiv1$ 时,下面模型退化为常包络导频或单音模型。 \subsection{似然函数求取} 定义第 $k$ 个信源的导频加权时间模板为 \begin{equation} \mathbf q_k(\nu_k) \triangleq \begin{bmatrix} s_k(0)e^{j\nu_k\cdot0} \\ s_k(1)e^{j\nu_k\cdot1} \\ \vdots \\ s_k(T-1)e^{j\nu_k(T-1)} \end{bmatrix} \in\mathbb C^{T\times1}. \end{equation} 令 $\mathbf a_k\triangleq\mathbf a(\bm\theta_k)$,并将第 $k$ 个信源的未知复增益记为 $\zeta_k$,则所有快拍可写为 \begin{equation} \mathbf Y = \sum_{k=1}^{K}\zeta_k\mathbf a(\bm\theta_k)\mathbf q_k^\Tran(\nu_k) + \mathbf N, \end{equation} 其中 $\mathbf Y=[\mathbf y_0,\ldots,\mathbf y_{T-1}]\in\mathbb C^{M\times T}$,$\mathbf N=[\mathbf n_0,\ldots,\mathbf n_{T-1}]\in\mathbb C^{M\times T}$。 进一步定义第 $k$ 个信源的空时导向列向量和整体空时字典为 \begin{equation} \mathbf b_{\mathrm{st},k}(\bm\theta_k,\nu_k) \triangleq \mathbf q_k(\nu_k)\otimes\mathbf a(\bm\theta_k) \in\mathbb C^{MT\times1}, \end{equation} \begin{equation} \mathbf B_{\mathrm{st}}(\bm\Theta,\boldsymbol\nu) \triangleq \left[ \mathbf b_{\mathrm{st},1},\ldots,\mathbf b_{\mathrm{st},K} \right] \in\mathbb C^{MT\times K}. \end{equation} 定义信源复增益向量 $\boldsymbol\zeta=[\zeta_1,\ldots,\zeta_K]^\Tran$,则接收信号可以进一步表示为 \begin{equation} \label{eq:vec_det_doa_doppler_recv_sig} \tilde{\mathbf y} \triangleq \vect(\mathbf Y) = \mathbf B_{\mathrm{st}}(\bm\Theta,\boldsymbol\nu)\boldsymbol\zeta + \tilde{\mathbf n}, \qquad \tilde{\mathbf n}\triangleq\vect(\mathbf N). \end{equation} 由于噪声在时间和空间上均不相关,且 $\tilde{\mathbf n}\sim\mathcal{CN}(\mathbf 0,\sigma\mathbf I_{MT})$,其中 $\sigma\triangleq\sigma_n^2$,有 \begin{equation} \tilde{\mathbf y} \sim \mathcal{CN}\big(\mathbf B_{\mathrm{st}}\boldsymbol\zeta,\sigma\mathbf I_{MT}\big). \end{equation} 因此,观测似然函数为 \begin{equation} L(\sigma,\boldsymbol\zeta,\boldsymbol\nu,\bm\Theta) = (\pi\sigma)^{-MT} \exp\left[ -\frac{1}{\sigma} \left\|\tilde{\mathbf y}-\mathbf B_{\mathrm{st}}\boldsymbol\zeta\right\|_2^2 \right], \end{equation} 对应对数似然函数为 \begin{equation} \label{eq:singlelog_likelihood} \ln\mathcal L(\sigma,\boldsymbol\zeta,\boldsymbol\nu,\bm\Theta) = \mathrm{Const} -MT\ln\sigma -\frac{1}{\sigma} \left\|\tilde{\mathbf y}-\mathbf B_{\mathrm{st}}\boldsymbol\zeta\right\|_2^2. \end{equation} \subsection{确定/条件最大似然} \subsubsection{原始问题建模} \Gls{dml}/\gls{cml} 优化问题可以表述为 \begin{alignat}{2} \label{eq:det_ml_doa_doppler_opt} &\minimize_{\boldsymbol\zeta,\boldsymbol\nu,\bm\Theta,\sigma} \quad && MT\ln\sigma + \frac{1}{\sigma}\left\|\tilde{\mathbf y}-\mathbf B_{\mathrm{st}}\boldsymbol\zeta\right\|_2^2 \nonumber\\ &\text{subject to} && \bm\Theta\in\varTheta. \end{alignat} \subsubsection{集中似然表达} 我们关心的是信号来向 $\bm\Theta$ 和 Doppler $\boldsymbol\nu$。假设 $\mathbf B_{\mathrm{st}}(\bm\Theta,\boldsymbol\nu)$ 列满秩,则对固定的 $(\bm\Theta,\boldsymbol\nu)$,复增益和噪声方差的极大似然估计为 \begin{subequations} \begin{equation} \widehat{\boldsymbol\zeta}(\bm\Theta,\boldsymbol\nu) = \left(\mathbf B_{\mathrm{st}}^\Herm\mathbf B_{\mathrm{st}}\right)^{-1} \mathbf B_{\mathrm{st}}^\Herm\tilde{\mathbf y}, \end{equation} \begin{equation} \widehat\sigma(\bm\Theta,\boldsymbol\nu) = \frac{1}{MT}\tilde{\mathbf y}^\Herm \left(\mathbf I_{MT}-\mathcal P_{\mathbf B_{\mathrm{st}}}\right) \tilde{\mathbf y}, \end{equation} \end{subequations} 其中 \begin{equation} \mathcal P_{\mathbf B_{\mathrm{st}}} \triangleq \mathbf B_{\mathrm{st}} \left(\mathbf B_{\mathrm{st}}^\Herm\mathbf B_{\mathrm{st}}\right)^{-1} \mathbf B_{\mathrm{st}}^\Herm. \end{equation} 代入式~\eqref{eq:det_ml_doa_doppler_opt} 后,可以得到 $\bm\Theta$ 和 $\boldsymbol\nu$ 的集中确定最大似然估计 \begin{equation} \label{eq:con_det_ml_doa_doppler_opt} \left(\widehat{\bm\Theta}_{\mathrm{CDML}},\widehat{\boldsymbol\nu}_{\mathrm{CDML}}\right) = \argmin_{\bm\Theta,\boldsymbol\nu} \tilde{\mathbf y}^\Herm \left(\mathbf I_{MT}-\mathcal P_{\mathbf B_{\mathrm{st}}}\right) \tilde{\mathbf y}. \end{equation} 也即 $(\bm\Theta,\boldsymbol\nu)$ 的估计可以通过最小化 \begin{equation} \mathcal J(\bm\Theta,\boldsymbol\nu) \triangleq \tilde{\mathbf y}^\Herm \left(\mathbf I_{MT}-\mathcal P_{\mathbf B_{\mathrm{st}}(\bm\Theta,\boldsymbol\nu)}\right) \tilde{\mathbf y} \end{equation} 得到。 若不关心 Doppler,可将其视为干扰参数并先做 profile 处理: \begin{equation} \widehat{\bm\Theta}_{\mathrm{CDML}} = \argmin_{\bm\Theta} \min_{\boldsymbol\nu} \tilde{\mathbf y}^\Herm \left(\mathbf I_{MT}-\mathcal P_{\mathbf B_{\mathrm{st}}}\right) \tilde{\mathbf y}. \end{equation} 由此可见,Doppler 不是简单附加在 DoA 估计之后的独立标量,而是通过时间模板与空间导向矢量共同形成空时子空间。多星静态 DoA--Doppler 模型将在这一思想上进一步加入卫星几何约束:各链路 Doppler 不再独立搜索,而由同一个 $\boldsymbol\xi$ 和参考星参数 $\nu_{\mathrm{ref}}$ 统一诱导。