基于改进块稀疏贝叶斯学习算法的波达方向估计

摘要：

针对传统的基于稀疏表示的DOA估计算法单纯利用信号的空域稀疏性,导致在低信噪比时稀疏性能变差,影响信号稀疏重构效果的问题,使用分块稀疏理论对信号进行稀疏分解.随着目标增多及作战任务改变,DOA估计往往呈现目标群测向的特点,为了能够更好地利用信号的结构特征和统计特征,提出了基于空时联合的块稀疏DOA估计算法,使用块稀疏理论挖掘信号的内部结构,充分利用了信号的块内稀疏性和块间相关性,提高稀疏重构性能,进而对DOA估计效果有很大的提升.仿真实验表明,相比于经典的DOA方法,本方法有更好的估计效果.

关键词：空时联合、块稀疏、稀疏贝叶斯学习、DOA估计

所属期刊栏目：37

分类号：TP183;TN911.23(自动化基础理论)

在线出版日期：2020-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：443-445,455