基于稀疏贝叶斯学习的低信噪比DOA估计算法

摘要：

针对波达方向估计算法在低信噪比情况下DOA估计精度普遍不高的问题,提出了一种基于伪噪声重采样技术和求根稀疏贝叶斯学习的离格模型下DO A估计算法.利用生成的伪随机噪声对数据矩阵进行多次重采样,结合求根稀疏贝叶斯学习和局部性能测试去除DOA估计产生的异常值,对所得DOA估计结果进行筛选.仿真结果表明,该算法在低信噪比情况下具有较高的估计精度,是一种有效的DO A估计算法.

关键词：波达方向(DOA)估计、稀疏贝叶斯学习、伪噪声重采样、低信噪比

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金61561010;广西自然科学基金2017GXNSFAA198089;广西重点研发计划桂科AB18126003,AB16380316

在线出版日期：2019-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：218-222