Sparse Direction of Arrival Estimation Method Based on Vector Signal Reconstruction with a Single Vector Sensor

本研究探讨了单向量水听器在水下声学信号处理中的方向估计（DOA）应用。针对传统DOA估计方法在多源环境和噪声干扰下的局限性，本研究提出了一种矢量信号重构（VSR）技术。该技术通过复杂的计算和矢量信号重构，将单向量水听器信号的协方差矩阵转化为适用于无网格稀疏方法的Toeplitz结构。此外，本研究还介绍了两种基于矢量信号重构的稀疏DOA估计算法。理论分析和仿真实验表明，与传统算法相比，所提出的算法显著提高了多源信号和低信噪比环境下的DOA估计精度和分辨率。本研究的贡献在于提供了一种在复杂环境下使用单向量水听器进行DOA估计的有效新方法，为矢量水听器信号处理领域引入了新的研究方向和解决方案。

本文旨在探究单向量水听器在水下声学信号处理中的应用，特别是在多源环境和噪声干扰下的方向角估计。作者提出了一种基于向量信号重构（VSR）技术的解决方案，通过复杂计算和向量信号重构将单向量水听器信号的协方差矩阵转换为适合网格稀疏方法的Toeplitz结构。此外，还引入了两种基于向量信号重构的稀疏方向角估计算法。论文通过理论分析和模拟实验表明，与传统算法相比，所提出的算法在多源信号和低信噪比环境下显著提高了方向角估计的准确性和分辨率。本研究的贡献在于提供了一种在复杂环境中使用单向量水听器进行方向角估计的有效新方法，为向量水听器信号处理领域引入了新的研究方向和解决方案。

本文提出了一种基于向量信号重构技术的解决方案，可以将单向量水听器信号的协方差矩阵转换为适合网格稀疏方法的Toeplitz结构。此外，还引入了两种基于向量信号重构的稀疏方向角估计算法，显著提高了方向角估计的准确性和分辨率。

本文的实验设计和数据集使用值得关注，可以为后续研究提供参考。论文提出的解决方案可以在复杂环境中使用单向量水听器进行方向角估计，这为向量水听器信号处理领域引入了新的研究方向和解决方案。本文还引入了两种基于向量信号重构的稀疏方向角估计算法，可以显著提高方向角估计的准确性和分辨率。

最近的相关研究包括：1. “A Sparse Approach for Direction of Arrival Estimation with Vector Hydrophones” (2019)；2. “DOA Estimation Based on Compressed Sensing for Underwater Acoustic Sensor Networks” (2018)；3. “A Novel Method of DOA Estimation for Underwater Acoustic Sensor Networks Based on Compressed Sensing” (2019)。