基于稀疏重建和压缩感知波束形成的高分辨DOA估计

• 作者: 苏建军 陈玉凤 黄建国
• 来源期刊: 水下无人系统学报
• 关键词: 方位估计 压缩感知 QR 分解 波束形成
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 110-114
• 分类号: TJ630.34|TN911.7
• 语种: 中文

摘要

利用空域目标的稀疏性,建立了基于正弦域的 DOA 压缩感知模型,并根据压缩感知理论设计了一种随机压缩采样方式,从而构造了一种新的测量矩阵.同时将普适的高斯随机测量矩阵进行近似 QR 分解得到新的测量矩阵,使得该矩阵具有更好的约束等容(RIP)常数.应用新构造的测量矩阵,采用奇异值分解(SVD)提取信号子空间,得到低维形式的接收数据矩阵,从而提出了2种不同类别的 DOA 估计算法:基于 QR 分解和奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解算法(QR-SVD-MFOCUSS)和压缩感知波束形成算法(RSVD-CSB、QRSVD-CSB).与多测量矢量欠定系统聚焦求解(MFOCUSS)等算法相比,QR-SVD-MFOCUSS 算法在低信噪比条件下适用且运算量显著降低;与传统的最小方差无畸变响应(MVDR)算法和压缩感知(CS)波束形成算法相比,基于随机测量矩阵和奇异值分解的压缩感知波束形成算法(RSVD-CSB)和基于 QR 分解测量矩阵和奇异值分解的压缩感知波束形成算法(QRSVD-CSB)算法具有更高的角度分辨率、更低的均方根误差及更优的估计性能等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄建国	西北工业大学航海学院	335	2795	24.0	33.0
2	陈玉凤	西北工业大学航海学院	2	8	2.0	2.0
3	苏建军	西北工业大学航海学院	3	13	3.0	3.0