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基于稀疏的宽带波达方向估计方法和应用的任务书
一、任务背景
宽带信号通常由多个独立的窄带信号组成，因此，在接收端估计波达方向可以从中分离出这些信号成分。波达方向估计在无线通信、声音分析和天文学中都有着广泛的应用。稀疏性方法是一种在这些领域中应用广泛的技术，可以通过对波达方向的估计提高信号的去噪能力和提取物体信息的能力。本任务书旨在研究基于稀疏性的宽带波达方向估计方法及其在实际应用中的效能。
二、研究内容
1.对稀疏性方法的研究：
（1）基于LASSO和BP（基追）两种方法的理论模型介绍和分析。
（2）形式化建立基于稀疏性的宽带波达方向估计问题。对问题建模，讨论其稀疏特性和数值求解方法。
（3）算法分析和研究，讨论不同精度下的算法的稳健性和消耗时间。
2.算法的实验与应用：
（1）利用MATLAB模拟实验对算法进行测试和验证，验证其稳健性和准确性。
（2）将算法应用于实际情况，比如天线阵列和声呐测量，检验算法在实际应用中的效能。
（3）分析算法在应用领域的进展和存在的问题，并针对这些问题进行改进和优化。
三、研究意义
1.对当前现代通信系统或工业应用领域的波达方向估计提供一种新的分析思路。
2.拓宽稀疏性方法在信号处理领域的应用渠道，并为该领域中相关问题的解决提供有效技术支持。
3.对于缺少噪声方面的资源和具备稀疏性的问题，可以在实际应用中提高信噪比，提取出信号以降低成本及更好的提取信号。
四、研究计划
时间节点|计划任务
2019.9-2020.1|引入背景，总体思路的明确，LASSO算法的详细介绍和分析。
2020.2-2020.5|基于LASSO算法的基追波达方向估计（BPD）的模型建立与分析，含稀疏性的算法统计分析和研究。
2020.6-2020.9|综述基于稀疏性的宽带波达方向估计问题的现有研究工作和方法，建立一个高效的算法框架。
2020.10-2021.1|通过MATLAB确认算法的正确性和稳健性,从而建立一个针对实际情况的新方法。
2021.1-2021.5|将新的算法应用于实际问题中，如天线阵列和声呐测量，对实验结果进行比较和评估。
2021.6-2021.9|综合分析实验结果并对算法进行优化改进，最终对该算法的优化做出结论和方案。
五、参考文献
1.Yang,J.,&Li,Y.(2020).CompressiveSensingforWidebandParameterEstimation.
2.Ke,Z.,Zheng,W.,Wang,Y.,&Wang,H.(2018).“WidebandDOAEstimationbyConvolutionalMatchingPursuitwithEstimationErrorCorrection.”Sensors,18(12),4232.
3.YamamotoK,LeeJ,BernhardJT.Robustsparsearraydesignfordirection-of-arrivalestimation[J].IEEETransactionsonAerospace&ElectronicsSystems,2014,50(4):2842-2855.
4.张弛,费亮,&李俊生.(2019).基于压缩感知的宽带天线阵列波达方向估计.系统工程与电子技术,41(8),1767-1774.