基于Bessel先验快速稀疏贝叶斯学习的互质阵列DOA估计

为提高低采样点条件下互质阵列DOA估计精度,该文提出基于Bessel先验快速稀疏贝叶斯学习算法。该方法针对互质阵列输出的多采样点复数数据,首先构建了基于Bessel先验的多量测分层模型;其次推导了模型所涉超参数的对数似然函数,根据最大似然估计准则得到了超参数的迭代公式;最后提出了快速实现方案,提高了运算效率。仿真结果表明,该方法不依赖先验信息,在低采样点条件下具有更高的DOA估计精度和分辨率,能够对相干信号进行高精度DOA估计,并具有较高的运算效率。此外,该文探究了虚拟阵列扩展与互质阵列测向自由度扩展间的关联,为后续阵列误差条件下互质阵列DOA研究估计提供参考。