Compressive Sensing-Based L1-SVD DOA Estimation

안테나 배열을 통한 방향 탐지는 여러 분야에서 활발하게 이루어지고 있는 연구 분야이다. Beamforming, Capon's method, maximum likelihood(ML), MUSIC 등과 같은 방향 탐지 알고리즘이 대표적이다. 최근 방향 탐지 이론은 압축센싱기법을 이용하여 신호의 희소도를 이용한 방법의 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중 하나인 신호의 데이터 행렬을 fitting하는 L1-SVD 알고리즘의 성능을 알아보기 위해 MUSIC 알고리즘과 비교하여 장단점을 알아본다. There have been many studies on the direction-of-arrival(DOA) estimation algorithm using antenna arrays. Beamforming, Capon's method, maximum likelihood, MUSIC algorithms are the main algorithms for the DOA estimation. Recently, compressive sensing-based DOA estimation algorithm exploiting the sparsity of the incident signals has attracted much attention in the signal processing community. In this paper, the performance of the L1-SVD algorithm, which is based on fitting of the data matrix, is compared with that of the MUSIC algorithm.