​用最大似然估计算法来进行DOA估计

资 源 简 介

​用最大似然估计算法来进行DOA估计

详 情 说 明

最大似然估计在DOA估计中的应用 DOA（波达方向）估计是阵列信号处理中的核心问题，旨在通过传感器阵列接收的信号确定入射波的空间角度。最大似然估计（ML）因其统计最优性成为经典方法，它通过最大化似然函数寻找最可能产生观测数据的参数值。

基本ML实现原理 传统ML-DOA估计将接收信号建模为带有方向参数的随机过程，通过求解多维非线性优化问题寻找使似然函数最大的角度组合。虽然在高信噪比下能达到克拉美罗界，但全局搜索计算复杂度随信源数指数增长，难以实时处理。

轮转循环改进策略 轮转循环（Cyclic Optimization）通过将高维优化分解为交替的低维子问题来降低计算负荷。具体到ML-DOA： 角度空间分解：将全角度范围划分为多个子空间 交替优化：固定其他角度时轮转优化单个角度参数 收敛判定：通过似然函数变化率或迭代次数控制终止

优势与局限 改进后的算法显著减少了计算量，尤其适合多信源场景。但需注意： 初始值选择影响收敛速度 局部极值问题仍需配合全局搜索策略 在低信噪比时性能下降较快

该方向还可结合稀疏重构或深度学习进一步优化计算效率。