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求解信号DOA(波达方向)是阵列信号处理中的关键问题,广泛应用于雷达、通信和声学等领域。一种有效的方法是将DOA估计转化为多测量向量(MMV)问题,并利用联合稀疏约束进行求解。
该方法的核心思想如下:首先,通过空间离散化将DOA的搜索范围划分为多个角度网格,从而将DOA估计问题转化为稀疏信号恢复问题。由于阵列接收到的信号通常具有稀疏性(即信号仅来自少数几个方向),因此可以利用稀疏优化技术进行求解。
接下来,该方法将问题建模为MMV模型,即不同时间快照的测量数据可以表示为稀疏信号在不同测量向量下的线性组合。相较于单测量向量(SMV)模型,MMV能够利用多快照数据的共同稀疏特性,提高估计精度。
最后,通过施加联合稀疏约束(如混合L2,1范数正则化),可以进一步增强解的稀疏性,并确保不同快照的稀疏模式保持一致。这一方法能够有效抑制噪声干扰,提高DOA估计的鲁棒性和分辨率,适用于低信噪比或相干信号等复杂场景。