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无线网络技术的迅猛发展为抗多径衰落技术带来了新的问题与挑战。无线网络的物理层主要通过信源编码和信道编码、信道均衡、多用户检测、分集和智能天线等技术抵消多径传输产生的负面影响，以实现提高系统的性能和容量，抑制同信道干扰或码间干扰的目标。大多数抗多径衰落技术的实现需要信号的到来方向(DOA)或时延的信息，多径信号参数估计是抗多径衰落技术实现的一个非常重要的因素，是信息理论、控制理论和信号处理等领域众多专家学者致力研究的课题。近年来，采用空时二维信号处理技术的发展，为抗多径衰落技术提供了有效的手段，同时也为多径信号参数估计开辟了新的方向。 我们在深入地研究了多径信号的DOA、时延以及联合DOA和时延估计(JADE：joint angle and delay estimation)算法之后，发现现存的多径信号参数估计算法主要存在以下几个问题： (1)算法步骤复杂：MUSIC(multiple singnal classification)类算法需要在特征值分解基础之上再进行峰值搜索；而ESPRIT(estimation signal parameters via rotational invariance techniques)类算法需要进行两次特征值分解。 (2)在JADE算法中，由于向量化函数(按列堆栈)、Khatri-Rao积和Kronecker积的引入大大地增加了数据矩阵的维数，严重地影响算法的实时性。 (3)MUSIC类算法和ESPRIT类算法都没有充分地利用特征值和特征向量中所包含的信息，MUSIC类算法只是使用特征向量估计参数而ESPRIT类算法只是使用特征值估计参数。 (4)大多数算法需要额外的二维到来方向(2-D DOA)或者DOA和时延配对程序。 因此，低复杂性高性能的参数估计算法的开发势在必行。 本文针对上述多径信号参数估计算法中存在的不足，分别提出了8个参数估计算法。 针对多径信号DOA估计，我们给出了下面三个算法：