压缩感知的方法进行DOA估计

资 源 简 介

压缩感知的方法进行DOA估计

详 情 说 明

压缩感知是一种利用信号稀疏性的采样和重构技术，在波达方向（DOA）估计中得到广泛应用。传统DOA估计方法通常需要大量传感器和采样数据，而压缩感知能够以远低于奈奎斯特采样率的测量数据恢复信号的稀疏结构，从而降低系统复杂度。

在压缩感知框架下，DOA估计问题被转化为稀疏信号重构问题。首先，通过将阵列接收信号建模为稀疏向量表示，其中非零元素对应可能的入射方向。然后，利用压缩感知的测量矩阵（如随机高斯矩阵）对信号进行降维观测。最后，通过优化算法（如正交匹配追踪OMP或基追踪BP）重构稀疏向量，从而确定目标方向。

压缩感知的优势在于能够处理欠定系统，减少传感器数量，同时保持高分辨率估计。然而，其性能受限于信号的稀疏性假设和测量矩阵的相干性。改进方法包括采用结构化随机矩阵、结合子空间算法或利用深度学习优化重构过程。这些扩展进一步提升了压缩感知在复杂环境下的DOA估计鲁棒性。