1、空間譜估計是陣列信號處理領(lǐng)域中的重要研究課題，在雷達、通信、聲吶探測、地震勘探等眾多軍事和國民經(jīng)濟領(lǐng)域有著極其廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的空間譜估計需要大量的采集數(shù)據(jù)，在經(jīng)過奈奎斯特采樣后，后端需要處理的數(shù)據(jù)量巨大，存在大量的冗余，對整個系統(tǒng)來說，會造成大量的功耗和成本浪費。壓縮感知(Compressive Sensing，CS)理論的提出是對傳統(tǒng)奈奎斯特采樣的一大發(fā)展，已經(jīng)成為一個全新的研究方向。壓縮感知利用信號的可壓縮性進行數(shù)據(jù)采樣。由于壓縮

2、感知需要的傳感器數(shù)目大大減少，而且采集后的數(shù)據(jù)也具有更小的冗余度，因此在該方法提出之后得到很多學(xué)者的關(guān)注。本文重點研究了基于壓縮感知的窄帶信號空間譜估計以及基于壓縮感知的寬帶空頻譜估計，主要工作內(nèi)容如下：
　　1、介紹了經(jīng)典窄帶和寬帶信號的空間譜估計方法，并闡述了壓縮感知理論的三個重點研究內(nèi)容，詳細描述了正交匹配算法。
　　2、在窄帶信號處理方法中，根據(jù)傳統(tǒng)的空間平滑技術(shù)基礎(chǔ)上，提出基于空間平滑協(xié)方差矩陣的稀疏重構(gòu)算法，通過

3、對前向和后向平滑的協(xié)方差矩陣求均值，并將其作為最終的協(xié)方差矩陣，然后對其進行向量化，依據(jù)空間角度的稀疏特性，對協(xié)方差矩陣進行改寫，然后構(gòu)造過完備原子庫，通過優(yōu)化求解得到空間譜估計。通過對比可發(fā)現(xiàn)算法具有高分辨，且在低信噪比的情況依然優(yōu)于其他算法。然后在傳統(tǒng)陣列采樣模型的基礎(chǔ)上提出空時壓縮采樣模型，基于壓縮感知的技術(shù)，利用空間角度和頻率的稀疏性，同時實現(xiàn)對角度和頻率的恢復(fù)，不僅在實際應(yīng)用上能大大減少傳感器的個數(shù)，也能降低后端處理模塊的功耗

4、和硬件成本。根據(jù)提出的STCS模型，將陣元接收數(shù)據(jù)在時間上分段處理，對每段數(shù)據(jù)進行時域和頻域的壓縮，實現(xiàn)空時聯(lián)合壓縮采樣，通過迭代方法實現(xiàn)對角度和頻譜的估計。
　　3、在寬帶信號處理方法中，根據(jù)壓縮感知的理論，提出兩種算法。一是通過對參考陣元接收數(shù)據(jù)的延遲來構(gòu)造字典，利用信號源在空間角度的稀疏性，采用OMP算法和FOCUSS重構(gòu)算法完成對空間譜的估計，免去了傳統(tǒng)方法中需要對寬帶信號進行分段處理，然后對聯(lián)合的陣列協(xié)方差矩陣進行計算的