全关注在现代雷达、声呐以及无线通信系统中，到达方向估计（Direction of Arrival, DOA） 是阵列信号处理中的核心问题之一。通过对接收信号的空间处理，可以估计目标信号的入射角度，从而实现目标探测、定位与跟踪。
传统的 DOA 估计算法包括 经典波束形成（Conventional Beamforming, CBF）、Capon（最小方差无畸变响应，MVDR） 以及 MUSIC（Multiple Signal Classification） 等方法。这些方法在快拍数充足、信噪比较高的情况下能够得到较好的性能，但在 低快拍数、强噪声或需要高分辨率 的场景下，其效果往往受到限制。
近年来，随着 稀疏表示与压缩感知理论 的发展，研究者们将稀疏恢复思想引入 DOA 估计问题。其基本出发点是：尽管扫描角度网格可能非常密集，但真实存在的信号源数量往往远小于栅格数，因此信号在角度域具有明显的稀疏性。基于此，可以通过稀疏优化的方法在高分辨率下重建信号源方向。
在众多稀疏恢复方法中，FOCUSS（Focal Underdetermined System Solver） 算法因其迭代加权最小二乘的形式而受到广泛关注。它通过不断调整加权矩阵，使得解逐渐收缩到稀疏方向，从而有效抑制旁瓣并提升分辨率。
