动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确定非零元素的位置，获得DOA的实时估计值，最终实现运动目标的动态DOA跟踪。

本代码是用DOA矩阵法进行DOA估计的matlab仿真

均匀线阵估计相干信源DOA

如何在有限的屏幕空间呈递层次规模尽可能大的树并保持其清晰的层次结构以避免认知困难问题一直是树可视化研究的主要问题之一。提出的改进的空间优化的树方法采用更合理的子树空间划分，进一步提高空间利用率，通过改变边缘结点定位方式进一步降低了原方法中因其分布不规则性而造成的认知负担问题。

基于最小均方误差(MMSE)准则提出一种宽带信号波达方向(DOA)估计算法。将宽带信号通过窄带滤波器组转化为窄带信号，采用自回归迭代方法恢复窄带信号的稀疏表示，根据稀疏表示得到信号源个数和DOA估计。该算法不仅有超分辨率能力，而且不必预先知道信号源个数。此外，本算法能对相干信号源进行DOA估计而不需要解相关预处理。仿真结果验证了该算法的有效性。

DOA 中的DML,DML为确定性最大似然算法，具有估计精度高、抗噪性强的优点

运用了谱峰搜索传播算子（PM）方法，实现了DOA估计

针对传播算子算法在低信噪比和小快拍数环境下进行二维 DOA估计性能下降的实际问题,提出了一种改进的 二维传播算子 DOA估计方法。该方法继承了 ESPRIT算法无需谱峰搜索的优点,并且利用线性运算代替特征分解求得旋 转不变关系矩阵,再通过简单的除法运算实现方位角和俯仰角的快速配对,极大地降低了运算量。重新构造的协方差矩 阵对接收数据进行了共轭重排再利用,使该算法在快拍数有限、信噪比较低的条件下,估计性能明显提高。该文从理论上 论证了将数据共轭重构的思想引申到2-D传播算子算法的合理性,仿真实验证明了该方法

基于经典music算法及其修正算法的DOA估计以及性能仿真

四阶累积量稀疏表示的DOA估计方法.zip