1.一种基于增强四元数多重信号分类的到达角估计方法，其特征是，首先，将COLD阵列接收数据排列成两个四元数向量，并按列合成一个新的增强四元数向量；其次，基于所述新的增强四元数向量，构建增强四元数协方差矩阵进行四元数特征分解，得到相应的增强四元数噪声子空间；最后，构造空间谱估计器并通过降维秩损的方法获得最终DOA估计；

其中，其特征是，合成新的增强四元数向量具体步骤如下：对位于x轴的均匀COLD阵列，由M个阵元组成，相邻阵元间距设为d，并取d＝λ/2，λ为波长，对于K个远场区域的窄带非相关信号sk(t)，k＝1,2,…,K，第k个信号的到达角记为θk，αk和βk分别是第k个信号的极化角和相位差，αk∈[0,π/2]，βk∈[0,2π]，对于完全极化信号而言，sk(t)表示成：其中j为复数的虚部，对于COLD阵列，在采样t时第m个阵元的矢量输出：其中，m＝1,2,…M；

为第m个阵元噪声矢量，n1m(t)和n2m(t)分别为对应的噪声分量，构造四元数：其中j为四元数的虚部，则阵元输出写为：

其中 为四元数噪声，将上式写成矩阵形式得到阵元输出矢量：T

其中，A＝[a1,…,aK]为阵列流型矩阵，ak＝[a‑M(θk),…,1,…,aM(θk)]为第k个信号对应的阵列流型矢量， 为四元数形式的极化对角阵矩阵，diag为对角化操T

作，s(t)＝[s1(t),…,sK(t)]为信号源矢量， 为四元数噪声矢量；

同理构造另一个四元数为

此时阵元输出写为：

其中nm(t)＝n2m(t)+n1m(t)j为另一种形式的四元数噪声，将上式写成矩阵形式：x(t)＝AQs(t)+n(t)                      (10)T

其中Q＝diag{q1,…,qK}为四元数形式的极化对角阵矩阵，n(t)＝[n0(t),…,nM‑1(t)]为四元数噪声矢量。

2.如权利要求1所述的基于增强四元数多重信号分类的到达角估计方法，其特征是，降维秩损具体步骤如下：将阵列输出进行扩展，得到增强的四元数矢量：令： 为共轭增强的阵列流型矩阵，阵列输出的协方差矩阵为：其中E为求期望， 为阵列加性噪声的方差，I2M为单位矩阵，利用接收信号矩阵的快拍数据矩阵对协方差矩阵进行估计 并利用协方差矩阵的伴随矩阵 进行特征分解得：式(13)中，Λ为伴随矩阵的特征值组成的对角矩阵，U1和U2为含有特征向量信息的分块矩阵，由四元数矩阵及其复伴随矩阵是同构关系，矩阵R的特征分解表示为利用子空间类算法原理，阵列流型导向矢量矩阵张成信号子空间且与噪声子空间正交，得：其中 为矩阵 的第k列阵列流型向量，令：则矩阵 的列向量表示为：

将式(17)带入公式(15)得：

定义一个只含有到达角信息的矩阵C(θk)为：则式(17)重新表示为

由秩损原理可知，当θ＝θk即角度为真实信号的入射角时，矩阵C(θk)不是满秩矩阵，其行列式等于零，因此构造一维谱峰搜索函数：在给定θ的搜索范围 通过一维搜索可以得到f(θ)得极值点，对应为K个信源的DOA估计信息θk,k＝1,…,K。

3.如权利要求2所述的基于增强四元数多重信号分类的到达角估计方法，其特征是，具体步骤概括如下：步骤1：由式(7),(10),(11)得到数据矢量z(t)；

步骤2：按式(12)计算z(t)的协方差矩阵R；

步骤3：对式(13)的四元数伴随矩阵 特征分解得到矩阵块U1和U2；

步骤4：根据式(14)得到四元数协方差矩阵R特征分解后的噪声子空间Un；

步骤5：根据式(21)通过一维搜索确定K个信源的到达角。