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基于压缩感知贪婪算法的DOA估计的任务书
一、背景
在传统的多传感器信号处理中，常常需要对空间位置的参数进行估计，其中最基本的参数为信号的方向（DOA,Direction-of-Arrival）。在信号二元场景下，若考虑$L$个均匀线性阵列（ULA）或均匀圆阵列（UCA），则具有$L$个接收元的系统可以联立成一个方程，从而通过方程求解可以通过算法估计信源角度（DOA）。然而，在实际情况下，因为阵列中接收元的均匀分布、相互独立以及假设所在场景符合高斯统计性质，因此信号模型呈现非高斯性，不符合传统线性方程模型，常常出现无解的情况。为克服这一限制，可以利用最近兴起的压缩感知（CS,CompressedSensing）理论对信号进行稀疏表示修改现有的模型。CS是一种基于在稀疏表示空间下对信号直接压缩和重构的方法，因此比传统的方法需要更少的数据量。本文提供了基于压缩感知贪婪算法的DOA估计的标准任务书模板，为相关领域研究者和工程师提供方向。
二、任务描述
2.1研究对象
压缩感知贪婪算法的DOA估计。
2.2研究内容
（1）学习压缩感知（CS）理论和信号处理。
（2）调研数学、物理和通信等领域的相关文献，提高对压缩感知在DOA估计中的应用和限制的理解，并研究相关领域的最新进展。
（3）设计一个基于压缩感知的DOA估计算法，包括信号采集、信号重建和DOA估计。
（4）通过计算机仿真和实验验证，对算法进行性能测试和比较分析。
2.3研究方法
（1）数据采集：利用针对特定场景的阵列接收信号，进行模拟信号生成和实验数据采集。
（2）信号预处理：针对采集的信号进行时域/频域的分析和处理。
（3）信号压缩：采用基于一个比较低的采样速度的模型对信号进行压缩，并使重构误差保持在可接受范围内。
（4）DOA估计：采用压缩的信号进行DOA估计，通过根据恰当的压缩感知算法，进行稀疏重构，从而更好地估计信号的DOA。
（5）性能评估：通过计算机模拟和实验数据分析，建议评估指标并对算法性能进行评估。
2.4研究难点
（1）信号稀疏性的高质量重构。
（2）压缩算法的速度和有效性，以满足实时采样和估计要求。
（3）抵抗噪声、非理想阵和多径干扰等信号中的非理想现象的影响。
三、完成要求
（1）完成任务书所指定的研究内容和方法，并保证能在规定的时间内完成研究任务。
（2）详细记录和分析实验数据，并进行结果的可视化和统计分析。
（3）严格按照学术诚信原则和研究伦理规范进行研究，确保数据的真实性和有效性，完整提交研究论文和报告。
（4）在完成研究的基础上，掌握压缩感知在信号处理中的应用和限制，为进一步相应领域研究提供有益的启示。
四、主要参考文献
[1]BaraniukRG.Compressivesensing[J].IEEESignalProcessingMagazine,2007,24(4):118-121.
[2]ZhangJ,YuenC,TseCK.AcompressedsensingbasedAngleofArrivalEstimationalgorithmforco-primearray[J].IEEEWirelessCommunicationLetters,2016,5(4):360-363.
[3]PaivaRCF,DonatoR,CavalcantiRM,etal.DOAestimationinarrayantennausingcompressedsensing[M].Springer,Cham,2016,33:307-319.
[4]TengY,WangL,ZhangX.AnovelmethodofDOAestimationbasedoncompressedsensingusingcoherenceoptimization[J].IEEECommunicationsLetters,2016,20(4):630-633.
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