一种深度学习稀疏单快拍DOA估计方法

摘要

基于信号的稀疏特性,稀疏恢复(SparseRecovery,SR)方法可利用单快拍数据进行相关信号源的高分辨波达方向(DirectionofArrival,DOA)估计。然而,现有SR-DOA模型求解方法存在参数设置困难、运算复杂度高或精度有待提高等问题,实际应用受限。针对上述问题,本文提出平滑L0网络(SmoothedL0 Net,SL0-Net)方法,将基于模型驱动SL0算法和基于数据驱动的深度学习方法相结合,用于SR-DOA模型的求解。首先,建立DOA估计的SR模型,并对用于求解该模型的SL0算法进行分析。然后,根据深度学习框架构建SL0-Net,并基于充足完备的数据集对其网络参数进行训练。最后,利用训练得到的SL0-Net对SR-DOA模型进行求解,获得DOA高分辨估计。仿真结果表明,与现有典型算法相比,所提SL0-Net更适于信号源数目未知条件下的快速高分辨DOA估计。