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在该式的指导下，可以求解并得到不同角度下的能量值，通过角度搜索找到极大值点的位置即可得到目标的角度。另外，需要注意到信号协方差矩阵R的准确估计依赖于多快拍的回波数据以及高信噪比（SNR），所以该算法需要多快拍数据做支撑。12阵元均匀阵下的Capon与DBF不同快拍数下的效果对比如下：

除此之外，其他的一些超分辨算法了，常见(但是不常用于车载毫米波雷达)的包括：最大似然估计(DML），DML作为一种需要多快拍也需要提前知道信源个数的超分辨率测角算法很意外地在实际产品中被广泛使用，特别是基于加特兰的芯片开发的雷达产品，加特兰在其芯片中将该算法硬化了，另外在TI毫米波雷达中也用到了。另外还包括Capon、MUSIC、ESPRIT等超分辨测角算法，但是这些超分辨算法其测角结果的准确性大多依赖于多快拍的回波数据以及信号的高信噪比（SNR）。

比如正交匹配追踪算法OMP以及迭代自适应算法IAA等，这两种方法允许阵元不全（自然它们也可以用于均匀阵！），且其相较于其它超分辨算法，它们不需要多快拍数据、也不需要提前知道信号源的个数，但是计算量大。

按照我们上中学时学的速度叠加公式，车灯发出的光的速度应该是车的速度V加上光速C，但实际上并不是，我看到的光的速度仍旧是光速C。而且无论汽车的速度多快，哪怕是光速行驶，我看到的光的速度仍旧是光速C。

从上式可以看出，如果物体的速度无限接近光速，其动态质量将无限增加。在这种情况下，不可能将物体加速到光速，因为所需的能量是无限的。因此，如果物体有一个静止的质量，无论它加速多快，它的速度永远不会达到光速。