对雷达DOA进行估计

资 源 简 介

对雷达DOA进行估计

详 情 说 明

在雷达信号处理中，波达方向（DOA）估计是一个核心问题，它直接影响目标定位的精度。最大似然方法（ML）作为一种经典的参数估计方法，因其统计最优性被广泛应用于DOA估计领域。

最大似然DOA估计的核心思想是通过最大化似然函数来寻找最可能生成观测数据的信号源方向。相比传统波束形成或子空间方法（如MUSIC算法），ML方法在低信噪比或相干信号场景下表现更鲁棒，但其计算复杂度较高，通常需要多维参数搜索。

实际应用中，ML估计的对比实验常关注三个维度： 估计精度：ML方法在理论克拉美罗界（CRB）附近波动，尤其在快拍数不足时优势明显 分辨率：相比常规方法可分辨更接近的相邻信源 计算效率：通过牛顿迭代等优化技术可降低搜索维度

现代雷达系统常将ML与其他技术结合，如压缩感知框架下的稀疏ML估计，或利用深度学习进行似然函数的快速近似。这些改进在保持统计优势的同时，显著提升了实时性。