经典和现代到达角估计的方法

资 源 简 介

经典和现代到达角估计的方法

详 情 说 明

到达角估计（Direction of Arrival Estimation）是阵列信号处理中的核心技术，主要用于确定信号源的方位。根据技术演进可分为经典方法和现代方法两类。

经典方法 波束形成法（Beamforming）：通过调整阵列权重使波束指向特定方向，典型代表有延迟求和波束形成（Delay-and-Sum）。 基于谱估计的方法：如Capon最小方差法（MVDR），通过优化阵列输出功率谱提高分辨率。 子空间法：MUSIC（Multiple Signal Classification）和ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）利用信号子空间与噪声子空间的正交性实现超分辨率估计。

现代方法 压缩感知（Compressed Sensing）：利用信号稀疏性，通过少量观测数据实现高精度估计。 深度学习：采用神经网络（如CNN、RNN）直接从阵列数据中学习角度映射关系，适应复杂环境。 张量分解：处理多维阵列数据，保留信号高阶结构特征，提升抗噪能力。

现代方法在计算复杂度、实时性和多径适应性方面具有优势，但经典方法因理论成熟仍被广泛使用。实际选择需权衡场景需求与资源限制。