基于阵列流形上优化最小化算法的波达方向估计精化

我们提出了一种广义的波达方向（DOA）估计公式，其涵盖了许多现有方法，如导向响应功率、子空间、相干与非相干，以及基于语音稀疏性的方法。与大多数仅依赖网格搜索的传统方法不同，我们引入了一种连续优化算法，以将 DOA 估计精化到超出初始网格分辨率的精度。该算法源自优化最小化（MM）技术。我们推导了两种代理函数，一个二次型，一个线性。两者均导向无需超参数（如步长）的高效迭代算法，并确保 DOA 估计不会离开阵列流形，而无需投影步骤。在数值实验中，我们表明经过数次 MM 算法迭代后的精度几乎消除了对所用初始网格分辨率的依赖。我们发现二次代理函数带来极快的收敛，但线性算法的简洁性非常吸引人，且性能差距很小。