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项目简介
该项目主要研究了经典DOA估计算法：MUSIC、CAPON、ESPRIT、ML、LP到稀疏贝叶斯SBL、深度学习CNN等测向定位技术，带领大家从经典超分辨DOA估计技术到稀疏重构DOA估计技术再到现代人工智能DOA估计技术，逐步了解测向定位算法的发展，废话不多说，下面我们依次介绍相应算法原理。
Bartlett（CBF）
参考文献：[1]张涵. 多目标条件下DOA估计方法研究[D].哈尔滨工程大学,2023.DOI:10.27060/d.cnki.ghbcu.2023.001615.
ML
参考文献：[1]李军. 极大似然和MUSIC算法用于DOA估计的DSP实现[D].电子科技大学,2005.
MUSIC
参考文献：[1]张涵. 多目标条件下DOA估计方法研究[D].哈尔滨工程大学,2023.DOI:10.27060/d.cnki.ghbcu.2023.001615.
MUSIC with SS
参考文献：[1]王磊. 基于混合比特量化的阵列DOA估计方法研究[D].电子科技大学,2023.DOI:10.27005/d.cnki.gdzku.2023.003473.
MUSIC with FBSS
参考文献：[1]袁鑫. 复杂电磁环境下被动阵列实时测向技术研究[D].国防科技大学,2021.DOI:10.27052/d.cnki.gzjgu.2021.000753.
MVDR(Capon)
参考文献：[1]张涵. 多目标条件下DOA估计方法研究[D].哈尔滨工程大学,2023.DOI:10.27060/d.cnki.ghbcu.2023.001615.
Linear Prediction
参考文献：[1]姜沛清. 5G小型化基站天线互耦补偿技术研究[D].西安电子科技大学,2021.DOI:10.27389/d.cnki.gxadu.2020.000893.
ESPRIT
参考文献：[1]袁鑫. 复杂电磁环境下被动阵列实时测向技术研究[D].国防科技大学,2021.DOI:10.27052/d.cnki.gzjgu.2021.000753.
unitary-ESPRIT
参考文献：[1]尚瑜. 基于酉ESPRIT DOA估计的自适应波束形成算法研究[D].吉林大学,2006.
beamspace-unitary-ESPRIT
参考文献：[1]徐丽琴,李勇.Angle Estimation in Monostatic MIMO Radar with Low-Complexity Beamspace Unitary ESPRIT[J].Journal of Shanghai Jiaotong University(Science),2018,23(02):256-263.
Root-SBL
参考文献：Root Sparse Bayesian Learning for Off-Grid DOA Estimation
CNN
仿真结果
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