1.大规模MIMO系统中基于TLS-ESPRIT算法的二维DOA估计方法，其特征在于，包括步骤：基站端采用M×N维均匀矩形面阵URA，根据大规模MIMO系统的接收信号模型，首先将面阵划分为两个部分重叠的子阵，使其满足ESPRIT算法要求的阵列移不变性；进而根据一维ESPRIT算法计算子阵的信号子空间；然后利用TLS准则，实现仰角估计；最后利用其中一子阵的方向矩阵估计对应的方位角；

所述两个部分重叠的子阵为子阵1和子阵2，具有移不变性的两个子阵，两子阵阵元数相同，子阵1和子阵2的方向矩阵相差一个旋转因子Φ，该旋转因子仅包含仰角信息θ，具体形式如下：A1Φ＝A2

Φ＝diag[exp(-2πdcosθ1/λ) exp(-2πdcosθ2/λ) ... exp(-2πdcosθK/λ)]其中A1,Α2分别为子阵1和子阵2的方向矩阵，d为阵元间距，λ为波速，θi，i＝1,2,3...K表示第i个用户的仰角；

所述根据1D ESPRIT算法计算子阵的信号子空间是：根据一维ESPRIT算法，对子阵采样数据的协方差矩阵进行特征值分解，得到信号子空间Es，定义选择矩阵J1,J2,从Es中选出与子阵1和子阵2相对应的信号子空间 和 即：

2.根据权利要求1所述的二维DOA估计方法，其特征在于，所述利用TLS准则，实现仰角估计是：考虑噪声扰动的条件下，根据TLS准则，估计精确的仰角信息，定义对 进行特征值分解得到特征矩阵E，并将E分解成K×K的子矩阵，即：

计算 并对Ψ进行特征值分解：

-1 -1

Ψ＝HΩH ＝TΦT

Ω中特征值λi,i＝1,2...K对应矩阵Φ中的对角线元素，H＝T,计算仰角估计值：θi＝arccos{angle(λi)λ/2πd}

其中d为阵元间距，λ为波速，θi表示第i个信号的仰角，()H表示求取矩阵的共轭转置，()-1表示求取矩阵的逆。

3.根据权利要求1所述的二维DOA估计方法，其特征在于，所述利用其中一子阵的方向矩阵估计对应的方位角具体方法是：子阵1的方向矩阵可由其信号子空间 与满秩矩阵H的乘积表示： 利用方向矩阵列向量的旋转不变关系即可估计出对应的方位角φ：φi＝arccos(angle(bi)λ/(2πdsinθi))其中 表示 第i列前1:M(N-2)个元素，

表示第i列后N-1:M(N-1)个元素，d为阵元间距，λ为波速，θi表示第i个信号的仰角，φi表示第i个信号的方位角，()+表示求取矩阵的伪逆。