基于具有时序结构的稀疏贝叶斯学习的水声目标DOA估计研究

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现有的基于CS-MMV(Compressed Sensing-Multiple Measurement Vectors)模型的DOA估计一般都假定信号源为独立同分布(i.i.d),算法建立在信号的空间结构上进行分析,而当处理具有时序结构的源信号时表现出性能和鲁棒性差的问题,为此该文提出一种具有时序结构的稀疏贝叶斯学习的DOA算法,该方法通过建立一阶自回归过程(AR)来描述具有时序结构的水声信号,将信号源的时间结构特性充分应用到DOA估计模型中,然后采用针对多测量矢量的稀疏贝叶斯学习(Muti-vector
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