基于少量比特量化测量的压缩Toeplitz协方差估计及其在DOA估计中的应用

本文探讨了一种从量化测量中估计Toeplitz协方差矩阵的方法，重点关注数据有限和低比特量化的场景。这项研究与到达方向（DOA）估计等应用特别相关，在这些应用中，高效的信号处理至关重要。其核心贡献在于开发了一种压缩感知方法，即使在高量化数据下也能准确估计协方差矩阵。该论文的优势在于其实用性和在资源受限环境中提高DOA估计算法性能的潜力。然而，如果能与现有方法进行更详细的比较，并对所提出方法的计算复杂度进行全面分析，那么该论文将会更好。

• •提出了一种从少量比特量化测量中估计Toeplitz协方差矩阵的压缩感知方法。
• •侧重于到达方向（DOA）估计等应用。
• •旨在提高资源受限环境中DOA估计的性能。
• •强调了通过高度量化数据进行精确协方差估计的潜力。