摘要
方向估计(DirectionofArrival,DOA)估计是阵列信号处理领域的关键技术之一，在雷达、声呐、无线通信等领域有着广泛的应用。
传统的DOA估计算法，例如MUSIC和ESPRIT算法，需要大量的传感器和高精度的采样，这在实际应用中往往受到限制。
压缩感知(CompressedSensing,CS)理论的兴起为DOA估计提供了一种新的思路。
压缩感知理论指出，对于稀疏信号，可以通过远低于奈奎斯特采样定理要求的采样率实现信号的精确重构。
基于压缩感知的DOA估计算法利用信号在空间上的稀疏性，通过少量的测量值即可实现对目标角度的高精度估计。
本文综述了近年来基于压缩感知的DOA估计的研究进展，首先介绍了压缩感知和DOA估计的基本概念和理论基础，然后重点阐述了基于压缩感知的DOA估计的主要方法，包括基于稀疏重构的DOA估计算法、基于贪婪算法的DOA估计算法和基于贝叶斯框架的DOA估计算法，并对不同方法的优缺点进行了分析比较。
最后，总结了基于压缩感知的DOA估计的研究现状，并对未来的发展方向进行了展望。
关键词：方向估计，压缩感知，稀疏重构，贪婪算法，贝叶斯框架
#1.1方向估计(DOA)DOA估计是指利用传感器阵列接收到的信号来确定信号源空间方向的技术。
它在雷达、声呐、无线通信、地震勘探等领域有着广泛的应用。
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