低快照数下多目标DOA估计方法

针对低快照数和较低信噪比条件下多信号到达方向(DOA)估计性能下降问题,提出了基于深度学习的离格DOA估计方法。选择具有特殊结构的非均匀阵列以提高阵列自由度,将样本协方差矩阵建模为真实协方差矩阵的噪声版本,利用堆叠降噪自动编码器(SDAE)重构出新协方差矩阵,最后结合超分辨率算法实现DOA估计。仿真结果表明:在低快照数为10及较低信噪比2 dB情况下,数据先采用SDAE进行处理再进行DOA估计,多目标DOA估计准确率能达到92.06%,相对于传统方法及深度神经网络(DNN)分别提高了55.39%,25.025%。