本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的MIMO雷达波离方向和波达方向联合估计方法,1:接收到的信号经匹配滤波后,在接收机处的输出表示为y(t);2:建立二维非均匀采样网格;3:在L快拍情况下,建立基于步骤2网格的离网模型Y;4:设置迭代次数计数变量i=1,信号的精度向量
1.一种基于稀疏贝叶斯学习的MIMO雷达波离方向和波达方向联合估计方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:接收系统接收到的信号经过匹配滤波后,在接收机处的输出表示为y(t);步骤2:建立二维非均匀采样网格;步骤3:在L快拍的情况下,建立基于步骤2所述网格的离网模型Y;步骤4:设置迭代次数计数变量i=1,信号的精度向量中各元素初始化为1,噪声精度初始化为α0=1;步骤5:初始化β和η中各元素为0,固定δ为当前值,更新α0;步骤6:固定α0,β和η为当前值,更新δ;步骤7:固定α0,δ和η为当前值,更新β;步骤8:固定α0,δ和β为当前值,更新η;步骤9:利用步骤7,8中的β和η更新网格步骤10:判断迭代计数变量i是否达到上限I或δ是否收敛,如果都不满足,则迭代计数变量i=i+1,并返回步骤5;步骤11:对δ进行谱峰搜索,得到的K个极大值点对应的角度,即为目标角度的最终估计值。
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