压缩感知驱动的MUSIC算法：低采样率下的DOA估计

"基于压缩感知的DOA估计是当前阵列信号处理领域的前沿研究，它结合了压缩传感(CS)理论与空间谱估计方法，特别是MUSIC算法。传统的阵列信号处理技术依赖于Shannon-Nyquist采样率，这导致在实际应用中，尤其是在需要实时性和高效率的情境下，计算负担过重。然而，压缩感知理论提出了一种新的观察信号方式，即使在远低于传统采样率的情况下，也能通过信号的稀疏性或可压缩性来精确或近似重构信号，极大地减少了计算需求。 本文的创新之处在于将CS与MUSIC算法融合，形成了CS-MUSIC方法。这种方法不仅提高了空间谱估计的效率，而且具备高分辨率、高精度和超分辨率的优点，尤其适用于需要快速响应的场景，如无线电测向和侦察技术。MUSIC算法原本的优点如能克服瑞利限，但其传统的采样理论限制了其实时性能。通过压缩感知的引入，CS-MUSIC算法有望打破这些瓶颈，为复杂信号处理提供了一个更有效且实时的解决方案。 此外，这项工作对于提升我国在国防领域的信号处理能力具有重要意义，特别是在雷达和智能天线设计方面，准确的波达方向估计是至关重要的。压缩感知的DOA估计技术可以减少硬件成本，缩短信号处理时间，从而增强我国在电子战和空间信息技术方面的竞争力。 关键词：压缩感知、稀疏表示、观测矩阵、MUSIC算法和DOA估计（Direction of Arrival）都在文中起到了关键作用，它们共同构成了本文的核心研究内容。基于压缩感知的DOA估计是一种突破性技术，它正在重塑阵列信号处理领域的未来，为我国科技发展注入新的活力。"