王 军闫锋刚马文洁乔晓林

①(哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 哈尔滨 150001)

②(哈尔滨工业大学(威海)信息与电气工程学院 威海 264209)

基于Laplace先验的Bayes压缩感知波达方向估计

王 军①②闫锋刚*②马文洁②乔晓林①②

①(哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 哈尔滨 150001)

②(哈尔滨工业大学(威海)信息与电气工程学院 威海 264209)

基于多任务贝叶斯压缩感知(BCS)理论，该文提出一种使用Laplace先验的目标到达角(DOA)估计算法。该算法利用阵元输出为观测值，将DOA估计转化为Laplace先验约束下的BCS求解稀疏信号问题，使用Laplace先验获得比传统BCS更好的稀疏性。该算法不需要信源个数的先验信息和进行特征值分解，能够适应相干信源场景，仿真结果表明该算法具有比传统BCS方法和经典MUSIC算法更好的DOA估计性能。

目标到达角估计；多任务；Bayes压缩感知；Laplace先验

1 引言

信号的波达角(Direction-Of-Arrival, DOA)估计在雷达、声呐、无线通信等领域有重要应用。一般地，DOA估计问题具有空域信号稀疏特征，满足压缩感知理论(Compressive Sensing, CS)[1,2]的应用条件，基于CS的DOA估计得到国内外学者的关注和研究。

利用CS理论，文献[3,4]基于单测量向量模型、文献[5,6]基于多测量向量模型实现了DOA估计，仿真表明基于CS的DOA估计具有比多重信号分类(MUltiple SIgnals Classification, MUSIC)等经典算法更好的性能，特别是在低信噪比和相干信源场景时性能改善更明显。文献[7]基于CS理论利用两个正交子阵的互相关信息获得比互相关矩阵-旋转不变子空间信号参数估计算法(Cross Correlation Matrix-Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, CCM-ESPRIT)更好的估计性能；文献[8]对空间相关信源建立块-稀疏信号模型，同时获得了中心DOA和相关信源角度跨度。……