基于稀疏贝叶斯学习的稳健DOA估计算法研究

发布时间：2025-01-06 22:23

　　波达方向角(Direction-of-Arrival,DOA)估计一直以来在阵列信号处理领域都受到广泛的关注,并且扮演者重要的角色。其被广泛应用于民用和军事领域,包括雷达目标定位、目标测向、移动通信以及电子对战等。DOA估计在经过几十年的发展之后,大量基于不同理论的估计算法被提出,例如基于子空间理论的MUSIC(Multiple Signal Classification)和ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques)算法以及基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的L1范数优化算法和稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法等。并且正在不断朝着低成本、高分辨率、低计算复杂度的方向发展。相较于基于子空间理论的DOA估计方法,基于压缩感知理论的DOA估计方法能够有效果克服子空间类算法在小快拍数、低信噪比(Signal-to-Noise-Ratio,SNR)情况下性能不理想的问题。但是传统的基于稀疏表示(Sparse Repre...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1主要研究框架

基于稀疏贝叶斯学习的稳健DOA估计算法研究6图1-1主要研究框架Fig.1-1Mainresearchframework1.4论文结构安排第1章为绪论，主要说明了本文的研究背景及意义，介绍了目前DOA估计研究的国内外研究现状，给出了本文的主要研究内容和框架，说明了本文的结构安排。....

图3-5两种算法的单次仿真时间对比

ǖ男?能不断提高。图3-3表明所提出的方法能够有效消除互耦的影响并且减小离格误差。图3-4描述的是三种算法的均方根误差随网格间距变化的对比图，其中信噪比设置为SNR=10dB。从图3-4中的结果可知，无论以多大的网格间距对空域进行离散化，我们所提出的算法的性能都比其他两种算法好，....

图4-1所提出算法和ROGSBL算法50次独立仿真DOA估计结果对比

海南大学硕士学位论文35中的算法和SPICE算法则只考虑了非均匀噪声；而我们所提出的算法同时考虑了离格误差和非均匀噪声。图4-1所提出算法和ROGSBL算法50次独立仿真DOA估计结果对比Fig.4-1ComparisonofDOAestimationresultsofthepr....

图5-3不同网格条件下Fig.5-3Spatialspectrumcomparisonofthepr

基于稀疏贝叶斯学习的稳健DOA估计算法研究48的存在，只由两个基站进行定位得到的目标车辆位置坐标必定存在误差，式(5-29)、式(5-30)和式(5-31)计算得到的结果不可能完全相等。在我们所提出的车辆辅助定位算法中，采用了三个基站，基于三次交叉定位的结果最终根据式(5-32)....

本文编号：4024074