​压缩感知DOA算法

资 源 简 介

​压缩感知DOA算法

详 情 说 明

压缩感知DOA算法是一种基于稀疏信号处理的空间谱估计技术。该算法通过将传统波达方向(DOA)估计问题转化为稀疏信号重构问题，显著降低了所需的采样数据量。

核心思想是利用接收信号的稀疏性特性，在远低于奈奎斯特采样率的条件下完成信号重构。算法主要包含三个关键步骤：首先构建过完备的方位字典矩阵，将连续角度空间离散化；然后通过压缩观测获取少量线性测量值；最后采用1范数优化方法求解稀疏重构问题。

1范数优化是该算法的核心数学工具，其本质是通过最小化信号的1范数来促进解的稀疏性。相比传统的2范数最小化，1范数优化能更准确地恢复稀疏信号，有效克服了有限采样带来的分辨率限制。这种优化过程通常转化为凸优化问题，可采用多种高效算法求解。

在方位角估计应用中，该算法展现出两大优势：一是抗噪性能强，即使在低信噪比条件下仍能保持较好估计精度；二是具备超分辨率特性，能够区分角度间隔小于瑞利限的目标。实际部署时需注意字典矩阵的构建方式和稀疏优化算法的选择，这些因素直接影响最终估计性能。