Signal and information processing

资 源 简 介

Signal and information processing

详 情 说 明

阵列信号处理中的DOA(波达方向)估计是一个经典问题，其中线性调频信号的稀疏分解算法因其在高噪声环境下的鲁棒性受到关注。

该算法的核心思想是利用信号的稀疏特性，在变换域中实现噪声抑制。针对线性调频信号这种频率随时间线性变化的特殊形式，算法通常包含三个关键步骤：首先建立包含角度信息的过完备字典，然后通过优化算法求解稀疏表示系数，最后根据非零系数的分布确定来波方向。

信噪比变化时，算法的性能表现尤为重要。低信噪比条件下，传统方法如MUSIC算法性能会显著下降，而基于稀疏分解的方法通过利用信号在变换域的聚集特性，能更有效地分离信号与噪声成分。实际应用中可通过调节正则化参数来平衡稀疏性和估计精度，以适应不同信噪比环境。

需要特别注意字典设计环节，合理的原子结构匹配能大幅提升算法对线性调频信号的捕获能力。此外，计算复杂度与阵列规模、角度分辨率之间的权衡也是工程实现时的考量重点。