传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）２０２３年第４２卷第６期ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００—９７８７（２０２３）０６—０１２０—０４低快照数下多目标ＤＯＡ估计方法禄宇媛，钱蓉蓉，任文平，卢松琴（云南大学信息学院，云南昆明６５０５００）摘要：针对低快照数和较低信噪比条件下多信号到达方向（ＤＯＡ）估计性能下降问题，提出了基于深度学习的离格ＤＯＡ估计方法。选择具有特殊结构的非均匀阵列以提高阵列自由度，将样本协方差矩阵建模为真实协方差矩阵的噪声版本，利用堆叠降噪自动编码器（ＳＤＡＥ）重构出新协方差矩阵，最后结合超分辨率算法实现ＤＯＡ估计。仿真结果表明：在低快照数为１０及较低信噪比２ｄＢ情况下，数据先采用ＳＤＡＥ进行处理再进行ＤＯＡ估计，多目标ＤＯＡ估计准确率能达到９２．０６％，相对于传统方法及深度神经网络（ＤＮＮ）分别提高了５５．３９％，２５．０２５％。关键词：到达方向估计；低快照数；堆叠降噪自动编码器；协方差矩阵重构中图分类号：ＴＮ９１１．７；ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００—９７８７（２０２３）０６—０１２０—０４ＭｕｌｔｉｔａｒｇｅｔＤＯＡｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｕｎｄｅｒｌｏｗｎｕｍｂｅｒｏｆｓｎａｐｓｈｏｔｓＬＵＹｕｙｕａｎ，ＱＩＡＮＲｏｎｇｒｏｎｇ，ＲＥＮＷｅｎｐｉｎｇ，ＬＵＳｏｎｇｑｉｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＹｕｎｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５０５００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｕｌｔｉｓｉｇｎａｌｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆａｒｒｉｖａｌ（ＤＯＡ）ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｌｏｗｓｎａｐｓｈｏｔｓａｎｄｌｏｗｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｉｏ，ａｎｏｆｆｆｒａｍｅＤＯＡｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｓｅｌｅｃｔａｎｏｎｕｎｉｆｏｒｍａｒｒａｙｗｉｔｈａｓｐｅｃｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｆｒｅｅｄｏｍｏｆｔｈｅａｒｒａｙ，ｍｏｄｅｌｔｈｅｓａｍｐｌｅｃｏｖａｒｉａｎｃ...
