文章提出了一种无需信源数先验的超分辨波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,该方法利用稀疏增强的原子范数形式重新表征信号稀疏度,利用对数-行列式函数建立原子范数与l0原子范数的平滑关系,并通过泰勒展开形式简化其优化过程...文章提出了一种无需信源数先验的超分辨波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,该方法利用稀疏增强的原子范数形式重新表征信号稀疏度,利用对数-行列式函数建立原子范数与l0原子范数的平滑关系,并通过泰勒展开形式简化其优化过程,以求解一个新的迭代加权优化问题为目标,使优化结果更加稀疏和精确;基于增强稀疏结果的信号重构Capon空间谱,从而在不需要信源先验的情况下,也可以准确估计目标的DOA。文章还针对这一特殊的迭代加权优化问题,给出了一种基于原对偶内点法的快速优化流程,问题中特殊的Toeplitz矩阵结构可以通过快速傅里叶变换技术提高计算效率。理论推导证明了该算法相较于CVX等凸优化工具,具有更快的计算效率,并且能够在信号数目未知的情况下,利用较少的快拍数实现高精度的DOA估计,具有很好的鲁棒性。实验仿真验证了该算法的有效性。展开更多
文摘文章提出了一种无需信源数先验的超分辨波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法,该方法利用稀疏增强的原子范数形式重新表征信号稀疏度,利用对数-行列式函数建立原子范数与l0原子范数的平滑关系,并通过泰勒展开形式简化其优化过程,以求解一个新的迭代加权优化问题为目标,使优化结果更加稀疏和精确;基于增强稀疏结果的信号重构Capon空间谱,从而在不需要信源先验的情况下,也可以准确估计目标的DOA。文章还针对这一特殊的迭代加权优化问题,给出了一种基于原对偶内点法的快速优化流程,问题中特殊的Toeplitz矩阵结构可以通过快速傅里叶变换技术提高计算效率。理论推导证明了该算法相较于CVX等凸优化工具,具有更快的计算效率,并且能够在信号数目未知的情况下,利用较少的快拍数实现高精度的DOA估计,具有很好的鲁棒性。实验仿真验证了该算法的有效性。
