技术总结
本发明公开了一种基于非网格块稀疏贝叶斯学习的DOA和极化参数估计方法，包括利用矢量传感器阵列接收信号的导向矢量构建非网格信号模型；在稀疏贝叶斯学习框架下构建块稀疏向量；对块稀疏向量施加二阶稀疏分层先验；计算隐含变量和超参数的更新表达式；求解隐含变量和超参数更新结果；对源信号进行稀疏重构，求得目标辐射源的DOA和极化参数估计。本发明通过构建块稀疏向量并对其施加二阶分层先验促进块间稀疏和块内稀疏，提高重构精度，进而提高估计性能，解决了现有技术在非理想环境下测向精度差的问题。
技术研发人员：赵嫔姣;胡国兵;陈正宇;陈恺;蒋凌瑕
受保护的技术使用者：金陵科技学院
技术研发日：2019.12.18
技术公布日：2020.04.03