相干信源条件下的稀疏贝叶斯DOA估计
Sparse Bayesian Learning Method for DOA Estimationunder Coherent Sources作者机构:长春人文学院理工学院长春130117
出 版 物:《电讯技术》 (Telecommunication Engineering)
年 卷 期:2021年第61卷第8期
页 面:993-998页
学科分类:0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器]
基 金:吉教科合字〔2016〕第518号
主 题:阵列信号处理 相干信源 DOA估计 加权子空间拟合 稀疏贝叶斯
摘 要:为了解决相干信源条件下的离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题,在现阶段研究成果的基础上,将子空间平滑技术(Subspace Smoothing,SS)与离格稀疏贝叶斯算法(Off-grid Sparse Bayesian Interference,OGSBI)相结合,提出了SS-OGSBI算法。为了提高算法在小快拍低信噪比下的性能,与子空间拟合(Weighted Subspace Fitting,WSF)技术相结合,提出了SS-WSF-OGSBI算法。与稀疏贝叶斯算法对比,所提算法在均方根误差及估计成功率上均具有明显优势。