基于稀疏贝叶斯学习在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计

• 作者: 郭业才 田佳佳 胡国乐
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 关键词: 稀疏贝叶斯 互质阵列 欠定宽带信号 未知噪声场 DOA估计
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 实验技术|Experimental Technique
• 页码范围: 5-10
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.19927/j.cnki.syyt.2021.06.002

摘要

稀疏贝叶斯学习(SBL)应用于互质阵列、欠定宽带信号在未知噪声场的波达方向(DOA)估计.使用扩展协方差矩阵,互质阵列可以实现更高数量的自由度(DOF),以解析比物理传感器的数量更多的源.基于稀疏的DOA估计可能恶化检测和估计性能,因为无论网格有多精细,源都可能离开搜索网格.SBL使用定点更新可以较好地解决这种字典不匹配问题.与同时正交匹配跟踪最小二乘(SOMP-LS)、同时正交匹配跟踪总最小二乘(SOMP-TLS)和离网稀疏贝叶斯推理(OGSBI)相比,SBL能够获得较好的检测和估计性能.