波達(dá)方向（Direction of Arrival,DOA）估計(jì)是陣列信號(hào)處理所研究的重要內(nèi)容之一,在通信、定位以及雷達(dá)等領(lǐng)域都有著很廣泛的應(yīng)用。由于傳統(tǒng)的DOA估計(jì)方法在低信噪比和小樣本環(huán)境下難以實(shí)現(xiàn)很好的估計(jì)精度,且處理相干信號(hào)性能較弱,因此限制了DOA估計(jì)的進(jìn)一步發(fā)展。隨著壓縮感知和稀疏重構(gòu)理論的發(fā)展,DOA估計(jì)問(wèn)題也出現(xiàn)了新的解決思路,在一定條件下,稀疏信號(hào)可以以遠(yuǎn)低于Nyquist采樣率得到的采樣數(shù)據(jù)精確恢復(fù)出原始信號(hào),使得基于稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)問(wèn)題的研究得到新的發(fā)展。基于稀疏重構(gòu)理論的DOA估計(jì)方法目前主要有貪婪算法,凸優(yōu)化算法和稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法,其中前面兩者都可以從貝葉斯統(tǒng)計(jì)優(yōu)化的角度進(jìn)行解釋,利用樣本數(shù)據(jù)和先驗(yàn)信息對(duì)稀疏參數(shù)進(jìn)行推斷進(jìn)而實(shí)現(xiàn)稀疏重構(gòu),表現(xiàn)出相對(duì)明顯的優(yōu)勢(shì)。本文在基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上,主要研究工作如下:（1）介紹了陣列信號(hào)處理中的信號(hào)模型以及常用的DOA估計(jì)方法,引入稀疏重構(gòu)理論中的稀疏信號(hào)模型,并介紹基于稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)常用的幾種估計(jì)方法,分析了其各自的優(yōu)勢(shì)與局限性,主要介紹了基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)算法的窄帶DOA估計(jì)算法。（2）針對(duì)信號(hào)波... 

【文章來(lái)源】：海南大學(xué)海南省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

參數(shù)模型圖

）式所描述的多測(cè)量矢量稀疏表示矩陣，由于過(guò)完備集矩陣中是均勻的離散角度點(diǎn)集合擇，或，…，＆丨構(gòu)成，假設(shè)實(shí)際的到達(dá)角度？ａ〇，且足），從概率的角度分析，在整號(hào)到達(dá)角度３是等概率入射，概率分布為均勻分布，也就是說(shuō)，在任意角度入射到接收陣列的概率是相同的，信號(hào)到達(dá)角度包含在有艮〇７?＝?ｌ，．．．，Ａ〇內(nèi)的概率近似為０。如果針對(duì)信噪比很高的信號(hào)，可成（２．１８）式的稀疏重構(gòu)模型，陣列接收數(shù)據(jù)的快拍數(shù)也很高，最差反應(yīng)在最終ＤＯＡ估計(jì)上。以上誤差是模型誤差，產(chǎn)生于模型建環(huán)境無(wú)關(guān)。要想改善此誤差，最直觀的方法為減小量化角度間隔，數(shù)，同時(shí)不斷精細(xì)化柵格。但該方法導(dǎo)致了過(guò)完備矩陣￥中元素變方法的計(jì)算復(fù)雜度和模型負(fù)擔(dān)，隨之而來(lái)的問(wèn)題有：計(jì)算量增大、開(kāi)銷(xiāo)大。??一－＆－

ｘ、ａ、％和｜｝無(wú)關(guān)的常量。由于ｐ沒(méi)有可以用來(lái)推斷的先驗(yàn)信息，可以通過(guò)最小化對(duì)??數(shù)似然函數(shù)得到。對(duì)各個(gè)變量和參數(shù)分別進(jìn)行迭代更新，方法如下。各個(gè)變量之間的??關(guān)系如圖４所示。??■?ｋｎｏｗｎ?ｏｆｆ－ｇｒｉｄ?ｐａｒａｍｅｔｅｒ??Ｏ?ａ?〇?ｕｎｋｎｏｗｎ?Ｊ３？?＇?ｃ??ｂ?ａｎ?ｘｎ?ｙｍ｛ｍ?＝?＼，－?Ｍ）?ａＱ?ｄ??ｒｅｓｏｕｒｃｅ?ｒｅｃｅｉｖｅｄ?ｓｉｇｎａｌ??圖４參數(shù)模型關(guān)系圖??Ｆｉｇ．４?Ｐａｒａｍｅｔｅｒ?ｍｏｄｅｌ??３．３．２參數(shù)推斷求解??（１）?ａ０??由（３．９）可得ｇｈ）的最佳分布可以表■為：??１?ｎ?＾／＊?（？〇）＝（ｌｎ?＾（ｙ?Ｉｘ－？（，?）ｐ（ａ〇?）），／（ｘ）＋ｃ?（３．１０）??１９??

【參考文獻(xiàn)】：
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