信号与信息处理

资 源 简 介

信号与信息处理

详 情 说 明

阵列信号处理中的DOA(Direction of Arrival)估计是确定信号到达方向的关键技术，广泛应用于雷达、声纳和无线通信等领域。针对线性调频信号(LFM)这类典型非平稳信号，稀疏分解算法提供了一种有效的处理思路。

传统DOA估计方法在处理宽带信号时面临计算复杂度高的问题，而基于稀疏分解的算法通过将信号在特定字典上进行稀疏表示，能够显著提升估计精度和计算效率。该MATLAB实现的核心思想在于构建适合LFM信号的过完备字典，通过优化算法寻找信号在该字典上的最稀疏表示。

线性调频信号因其频率随时间线性变化的特性，在时频平面上呈现斜线特征。算法首先需要设计匹配LFM时频结构的原子库，然后采用贪婪追踪类算法或凸优化方法进行稀疏分解。由于LFM信号在特定变换域具有能量聚集性，这种稀疏性先验可以极大提升DOA估计的分辨率。

相比常规子空间类算法，这种稀疏分解方法对相干信号和低信噪比场景具有更好的鲁棒性。实现时需要特别注意字典原子与信号参数的匹配度，以及稀疏优化算法的收敛性控制。该算法在硬件实现上也具有优势，因为稀疏性意味着最终只需要存储少量的非零系数。