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摘要
本发明公开了一种基于离网格稀疏贝叶斯学习的DOA估计方法,过程如下：在传统的贝叶斯推理框架下引入离网格参数,通过EM算法最大化参数的后验概率分布获得参数的更新公式；根据估计参数选取待分裂网格点,推导待分裂网格点精细化公式,并对待分裂网格点进行分裂,获得更新后的网格点；并对分裂后网格点参数进行设置,获得新的网格点集,进入下一次估计,直至达到迭代门限,获得信号的方位信息。本发明提出的DOA估计方法,旨在降低网格失配问题对DOA估计精度的影响,提高DOA估计精度。且本方法初始化稀疏网格用于迭代,在迭代过程中对更新后网格点自适应添加,相比于固定网格的DOA估计方法提高了估计的效率。
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