基于最大似然方法的DOA估计

资 源 简 介

基于最大似然方法的DOA估计

详 情 说 明

最大似然估计方法在DOA（波达方向）估计中的应用是一种经典的参数估计技术，与其他子空间类算法（如MUSIC或ESPRIT）不同，它直接通过最大化似然函数来求解信号源的方向。这种方法在理论上具有最优的统计性能，尤其是在低信噪比或小样本情况下表现出色。

最大似然DOA估计的核心思想是将接收到的阵列信号建模为一个参数化的概率模型，并通过寻找使观测数据出现概率最大的参数值来确定信号源的方位角。由于模型通常涉及多个未知参数（如角度、信号幅度等），求解过程需要进行多维搜索，这意味着需要在参数空间中进行全局或局部优化。

尽管最大似然方法在估计精度和鲁棒性方面表现优异，但其计算复杂度较高，尤其是在多信号源或高分辨率需求的情况下，搜索空间的维数会显著增加，导致计算负担加重。为了缓解这一问题，研究者们提出了多种优化策略，如迭代优化算法、降维技术或利用凸优化逼近，以在保持估计性能的同时提升计算效率。

相比于子空间类方法，最大似然估计对模型假设的依赖性更强，例如需要已知信号或噪声的统计特性。然而，其优势在于能够灵活适应不同的信号环境，并且在模型匹配准确时提供更优的估计结果。