Uppskattning av ankomst (DOA) är ett klassiskt problem i signalbehandling med många praktiska tillämpningar. Forskningen har nyligen gått framåt på grund av utvecklingen av metoder som bygger på sparsam signalrekonstruktion. Även om dessa metoder har visat fördelar jämfört med konventionella, finns det fortfarande svårigheter i praktiska situationer där verkliga DOA inte finns på det diskretiserade provtagningsnätet. För att hantera en sådan off-grid DOA estimering problem, undersöker detta papper en off-grid modell som tar hänsyn till effekterna av off-grid DOA och har en mindre modellering fel. En iterativ algoritm utvecklas baserat på den off-grid modellen från ett Bayesian perspektiv medan gemensam sparhet bland olika ögonblicksbilder utnyttjas genom att anta en Laplace tidigare för signaler vid alla ögonblicksbilder. Det nya tillvägagångssättet gäller både enstaka ögonblicksbilder och multi-snapshot-fall. Numeriska simuleringar visar att den föreslagna algoritmen har förbättrat noggrannheten i termer av genomsnittlig kvadratuppskattningsfel. Algoritmen kan upprätthålla hög uppskattningsnoggrannhet även under ett mycket grovt provtagningsschema.
I REF föreslår forskare en off-grid modell baserad på en första order Taylor serieexpansion.
Off-grid Direction of Arrival Estimation Using Sparse Bayesian Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}