一种包含组合范数惩罚项的波达方向稀疏估计方法

摘要

波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计是阵列观测数据研究领域的一个基本问题.对于观测数据服从复椭球对称分布的应用场景，现有的方法多采用l₁-范数惩罚项来实现信号波达方向的稀疏估计，其中的l₁-范数惩罚项仅考虑信号的稀疏性而没有考虑信号的多样性，从而造成这些估计方法一般将弱信号（具有较低功率的信号）略去，可能无法准确地估计弱信号的波达方向.为解决这个问题，本文通过引入一个组合范数惩罚项构建了一个新的估计（模型）方法，其中的组合范数惩罚项是l₁-范数惩罚项与l₂-范数平方惩罚项的线性组合，其组合系数（惩罚参数）互不相关，l₂-范数平方惩罚项则可以保留弱信号的多样性.然后，本文基于Majorization-Minimization（MM）算法设计了模型的求解算法，并证明该方法是收敛的.数值实验表明，相较于那些基于l₁-惩罚项的估计方法，本方法具有更高的精度.

关键词

阵列信号 / 波达方向 / 复椭球对称分布 / 惩罚似然估计 / MM算法