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基于稀疏阵列的二维DOA估计算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
二维方向性声源的定位及识别在实际应用中具有较广泛的应用。二维DOA（DirectionOfArrival）估计是方向性声源信号处理中的一个重要分支。在二维DOA估计中，基于稀疏阵列的算法是目前主流的算法之一。针对这一问题，我们将在本次任务中进行相关研究，以提高二维DOA估计的准确性和鲁棒性。
二、任务目标
1.研究基于稀疏阵列的二维DOA估计算法原理及其优缺点，包括但不限于ESPRIIT、MVDR算法等；
2.掌握二维稀疏阵列布局的实现方法与技术，并分析其对二维DOA估计的影响；
3.了解二维DOA误差影响因素，如信噪比、角度分辨率等，并探究优化方法；
4.通过理论仿真与实验验证相结合的方式，对比不同算法在不同场景下的性能表现，设计适用于不同场景的二维DOA估计算法。
三、任务内容与时间安排
任务内容：
1.文献综述与资料搜集，研究基于稀疏阵列的二维DOA估计算法原理及优缺点，分析其适用场景与限制；（1周）
2.了解二维稀疏阵列布局的实现方法与技术，探究其对二维DOA估计的影响，并进行仿真分析；（2周）
3.探究二维DOA误差造成的因素及其优化方法，并进行相关实验验证；（2周）
4.设计不同场景下的二维DOA估计算法，并对比不同算法的性能表现；（4周）
5.撰写实验报告、论文或硕博士毕业论文；（2周）
时间安排：
第一周：团队建设、任务分配、文献搜索与阅读
第二周：了解基于稀疏阵列的二维DOA估计算法的原理及其优缺点
第三周-第四周：了解二维稀疏阵列的实现方法与技术，并进行仿真分析
第五周-第六周：探究二维DOA误差造成的因素及其优化方法，并进行相关实验验证
第七周-第十周：设计不同场景下的二维DOA估计算法，并对比不同算法的性能表现
第十一周-第十二周：撰写实验报告、论文或硕博士毕业论文
四、任务要求
1.熟悉信号处理理论，能够独立进行相关算法的编程实现；
2.具备一定的实验方案设计与仿真分析的经验；
3.掌握科学论文的撰写方法，并按时完成文献调查、实验记录、实验分析及报告撰写等工作；
4.具备良好的团队合作精神，积极思考参与并解决实验中遇到的问题。
五、参考文献
[1]瞿希宏.基于二维阵列的声源定位与DOA估计研究[D].河南大学,2014.
[2]H.M.KwonandJ.H.Seo,“StrategyforRobustDetectionandEstimationofDirectionofArrivalofMultipleSources,”InternationalJournalofAntennasandPropagation,vol.2011,ArticleID504726,12pages,2011.
[3]S.LiandL.J.Guo,“UnderdeterminedDOAEstimationBasedonaComb-LikeArrayandIterativeRe-weightedLassoSDP,”IEEETransactionsonSignalProcessing,vol.61,no.16,pp.3862-3872,2013.
[4]W.M.Zhang,K.Y.Liu,S.D.ZhangandL.M.Xu,“ParameterEstimationofDOABasedonImprovedESPRITAlgorithm,”MathematicalProblemsinEngineering,vol.2015,ArticleID708149,7pages,2015.
[5]W.Zhao,J.Zheng,L.L.ChengandH.Y.Wang,“ANovelEstimationMethodforDOAinUnderdeterminedConditionBasedonSparseRepresentation,”MathematicalProblemsinEngineering,vol.2014,ArticleID942594,6pages,2014.