低信噪比条件下宽带欠定信号高精度DOA估计

为提高低信噪比条件下宽带欠定信号DOA估计精度,该文提出基于网格失配迭代最小化稀疏学习的宽带DOA估计方法。该方法首先对频域协方差矩阵进行矢量化处理实现虚拟阵列扩展,将欠定信号转换为超定信号。其次利用线性变换滤除含有噪声项的虚拟阵元,并对协方差估计误差进行了白化处理,抑制了信号中的干扰项。最后建立了包含不同频点联合稀疏参数和网格失配参数的贝叶斯层次架构,推导了联合稀疏参数、网格失配参数的最小稀疏表达式并进行了迭代学习。较传统方法,该方法不依赖任何先验信息,更好地抑制了虚拟阵元中的噪声和干扰,降低了网格失配对DOA估计的影响,在低信噪比条件下具有更高的DOA估计精度和分辨率。仿真实验验证了该方法的有效性。