针对极化敏感阵列参数估计过程中需要奇异值和特征值分解,以及低信噪比下估计误差偏大的问题,提出基于传播算子的二维旋转不变子空间(estimation　of　signal　parameters　via　rotational　invariance　technique,ESPRIT)算法,改进算法引入非圆信号共轭相关统计信息构造一组新的接收数据,将这组新数据与真实数据重构组合求得噪声子空间;采用ESPRIT算法将信号子空间分块得到旋转不变因子,无须特征值分解和谱峰搜索,实现信号空间到达角(direction　of　arrival,DOA)和极化角的精确估计.所提算法在参数估计性能上要优于经典算法,在低...