阵列互耦情况下基于稀疏贝叶斯学习的离网格DOA估计

摘要

针对实际声呐基阵水听器阵元间存在互耦导致阵列波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能下降的问题,提出了一种阵列不确定互耦情况下的波达方向估计方法。基于稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning,SBL)模型,将空间域离散化为均匀的网格,并且引入离网格误差,针对阵元互耦,引入互耦系数向量;确定离网格误差和互耦系数向量的先验分布;使用贝叶斯学习的期望最大化算法,对未知参数进行迭代更新,得到目标空间谱。仿真结果表明,所提方法在阵元未知互耦较大情况下估计精度较高,多目标分辨能力较强。