1、陣列傳感器信號處理作為陣列傳感器領域中的一個重要研究分支，已廣泛應用軍事領域（雷達、聲納、射電天文等）和經(jīng)濟領域（通信、醫(yī)學成像等）。波達方向(DOA)估計一直是陣列傳感器信號處理技術領域中一個重要的研究方向，基于子空間的DOA估計算法（如MUSIC、ESPRIT、WSF等）具有較高的DOA分辨率，但該類算法在低信噪比、低快拍數(shù)等情況下，估計精度損失較為嚴重。稀疏表示作為一種新穎的數(shù)據(jù)處理方法，近年來吸引了國內外學者的極大關注?；谙∈?/p>

2、表示的DOA估計算法與其它估計算法相比，具有所需快拍數(shù)小、在低信噪比下具有良好的抗噪性、適用相干信號等優(yōu)點。然而，稀疏表示估計算法與大多數(shù)子空間估計算法一樣，其估計性能很大程度上取決于陣列流型是否精確已知。但在實際的工程應用中，我們不可避免地要面臨多種流型誤差的影響（如陣元幅相誤差、陣元位置誤差、陣元間互耦效應等），這時，沒有經(jīng)過陣列傳感器誤差校正的DOA估計算法的性能會出現(xiàn)嚴重的惡化，甚至會導致算法性能失效。因此，陣列傳感器的誤差校正

3、一直是陣列傳感器信號處理技術走向實用化的一個關鍵環(huán)節(jié)。本文主要研究在未知互耦條件下的基于稀疏表示的自校正算法，提出了幾種在未知互耦條件下基于稀疏表示的DOA自校準技術，主要研究工作大概可以分為:
　　1、針對未知互耦條件下的DOA估計問題，分析了稀疏表示DOA估計算法存在的不足，提出了一種未知互耦條件下基于實值稀疏表示DOA估計算法。相較于l1-SVD算法，新算法利用一個特定的酉變換矩陣，將一個復雜的復數(shù)優(yōu)化問題轉化為一個實值優(yōu)化

4、問題，從而有效地將計算復雜度減少四倍以上。通過實驗仿真驗證了新算法的性能，與幾種傳統(tǒng)DOA算法相比，新算法能進一步提高算法的抗噪能力，獲得更好的估計精度。為了進一步提高實值稀疏表示DOA估計算法的抗噪能力，獲得更好的估計精度，提出了一種未知互耦條件下基于加權子空間的實值稀疏表示DOA估計算法，該算法是實值稀疏表示算法的重要擴展——在原有的l1范數(shù)優(yōu)化模型基礎上引入一個子空間加權矩陣，推導出一個能使DOA估計方差取得最小值的最優(yōu)子空間加權