最大似然DOA

资 源 简 介

最大似然DOA

详 情 说 明

最大似然DOA估计算法是一种基于统计原理的高精度波达方向估计方法，特别适用于二维阵列信号处理场景。该方法通过最大化似然函数来寻找信号源最可能的方向参数。

在二维阵列信号处理中，最大似然DOA估计需要同时确定方位角和俯仰角两个参数。算法首先建立信号模型，考虑阵列接收到的信号与噪声的统计特性。通过构建包含未知DOA参数的似然函数，寻找使该函数取得最大值的角度组合。

这种方法的优势在于其统计最优性，当信号模型假设成立时，最大似然估计能够达到克拉美罗下界。相比传统波束形成方法，ML-DOA具有更高的分辨率和更低的估计误差，特别是在低信噪比条件下表现更为突出。

实现过程中需要考虑计算复杂度的问题，因为二维搜索空间会显著增加计算负担。通常可以采用交替优化或空间降维等策略来提高计算效率。

最大似然DOA估计广泛应用于雷达、声呐、无线通信等领域，为多目标跟踪和空间谱估计等任务提供重要的基础技术支持。