基于阵列协方差向量的窄带和宽带信号的稀疏诱导方向寻找
在现有的稀疏诱导到达方向（DOA）估计方法中，基于稀疏贝叶斯学习（SBL）的方法已被证明可以提高精度。 但是，当信噪比（SNR）相对较低时，这些方法的学习过程收敛非常缓慢。 在本文中，我们首先表明，独立信号的阵列输出的协方差矢量（协方差矩阵的列）共享与空间信号分布相对应的相同的稀疏度分布图，并且在中等快照数量时其SNR超过原始阵列输出的SNR。被收集。 因此，通过以高计算效率重构那些矢量，可以将SBL技术用于估计独立的窄带/宽带信号的方向。 经过适当修改后，该方法可扩展到窄带相关信号。 还提供了深入分析，以显示新方法在DOA估计精度方面的下限以及在独立信号的情况下可以分离的最大信号数。 仿真结果最终证明了该方法在DOA估计精度和计算效率上的性能。
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