基于稀疏贝叶斯学习的相干源到达方向估计

本文提出了一种基于空间滤波的相关矢量机(RVM),用于分离相干源并估计其到达方向(DOA),并通过稀疏贝叶斯学习对滤波器参数和DOA估计进行初始化和完善。 RVM用于开发入射信号的空间稀疏性,并提高了对许多要求苛刻的场景的适应性,例如低信噪比(SNR),有限的快照以及空间相邻的信号源,并且将空间滤波器引入了在相干源的情况下,增强原始RVM的全局收敛性。 所提出的方法适应于任意阵列的几何形状,仿真结果表明,该方法在DOA估计性能上优于现有方法。