基于压缩传感的DOA估计研究文献综述

波达方向(DirectionofArrival,DOA)估计是阵列信号处理领域的关键技术之一，在雷达、声呐、无线通信等领域有着广泛的应用。

传统的DOA估计算法，例如MUSIC、ESPRIT等，需要大量的传感器和高精度的阵列校准，限制了其在实际应用中的性能。

压缩感知(CompressedSensing,CS)理论的提出为DOA估计提供了新的思路，其利用信号的稀疏性，能够以远低于奈奎斯特采样率的采样频率实现对信号的精确重构，突破了传统DOA估计方法的限制。

本文首先介绍了DOA估计和压缩感知的基本概念，然后重点综述了近年来基于压缩感知的DOA估计算法的研究进展，包括稀疏表示方法、基于贪婪追踪的DOA估计算法、基于凸优化的DOA估计算法和基于贝叶斯框架的DOA估计算法等。

此外，本文还讨论了不同算法的优缺点和适用场景，并对未来基于压缩感知的DOA估计发展方向进行了展望。

关键词：波达方向估计；压缩感知；稀疏表示；贪婪追踪；凸优化；贝叶斯框架

波达方向(DirectionofArrival,DOA)估计是指利用传感器阵列接收到的空间信号来确定信号源方向的技术，它是阵列信号处理领域的核心研究内容之一，在雷达、声呐、无线通信、电子对抗、医学成像、地震勘探等领域有着广泛的应用[1-2]。

传统的DOA估计算法主要基于空间谱估计技术，例如Bartlett波束形成、Capon波束形成、MUSIC算法、ESPRIT算法等[3]。

这些算法在实际应用中取得了一定的成功，但它们通常需要大量的传感器和高精度的阵列校准，并且对噪声和干扰比较敏感。

近年来，随着信息技术的快速发展，信号的维度和复杂度不断增加，对信号处理技术提出了更高的要求。