基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合离格DOA估计

来源：电讯技术杂志2023年第2期北京时间：

作者：高卫港,王鼎,张钺洋,李恺,吕静

单位：(解放军信息工程大学 信息系统工程学院，郑州 450001;中国人民解放军95851部队,上海 200137;中国人民解放军61416部队，北京 100091)

摘要：针对传统的基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题，提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解，获得信号的加权子空间，构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题，采用了离格贝叶斯推导（Sparse Bayesian Inference,SBI）算法进行求解，利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明，相对于传统的DOA方法，该方法具有更好的估计精度。

关键词：波达方向估计；子空间拟合；离格模型；压缩感知；贝叶斯稀疏重构；

基金资助：国家自然科学基金资助项目（62171469）