基于稀疏贝叶斯学习的低信噪比DOA估计算法

作     者：蒋留兵 荣书伟 车俐 JIANG Liubing;RONG Shuwei;CHE Li

作者机构：桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 

出 版 物：《桂林电子科技大学学报》 (Journal of Guilin University of Electronic Technology)

年 卷 期：2019年第39卷第3期

页      面：218-222页

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：国家自然科学基金(61561010) 广西自然科学基金(2017GXNSFAA198089) 广西重点研发计划(桂科AB18126003,AB16380316) 

主　　题：波达方向(DOA)估计 稀疏贝叶斯学习 伪噪声重采样 低信噪比 

摘      要：针对波达方向估计算法在低信噪比情况下DOA估计精度普遍不高的问题,提出了一种基于伪噪声重采样技术和求根稀疏贝叶斯学习的离格模型下DOA估计算法。利用生成的伪随机噪声对数据矩阵进行多次重采样,结合求根稀疏贝叶斯学习和局部性能测试去除DOA估计产生的异常值,对所得DOA估计结果进行筛选。仿真结果表明,该算法在低信噪比情况下具有较高的估计精度,是一种有效的DOA估计算法。