基于子空间和稀疏贝叶斯学习的低信噪比下波达角估计方法

• 作者: 刘苏 张弓 文方青 贲德
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 子空间分离 稀疏贝叶斯学习 波达角估计 低信噪比
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 460-465
• 页数: 6页
• 分类号: TN95
• 字数: 4157字
• 语种: 中文

摘要

为研究低信噪比条件下阵列信号处理中的波达角(Direction of arrival,DOA)估计问题,分析了低信噪比条件下信号子空间和噪声子空间的特征值表现,探讨了随机观测对子空间特征值的影响.提出了在低信噪比条件下对接收信号先进行子空间分离,后进行随机观测的降维处理方法,并将稀疏贝叶斯学习应用到DOA中,降低了DOA估计的复杂度,同时保证估计的精度.仿真实验表明,本算法在低信噪比条件下性能良好,对非相干源和相干源均有良好的估计性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘苏	南京航空航天大学电子信息工程学院	56	377	11.0	16.0
2	张弓	南京航空航天大学电子信息工程学院	95	625	14.0	18.0
3	贲德	南京航空航天大学电子信息工程学院	31	174	7.0	11.0
7	文方青	南京航空航天大学电子信息工程学院	4	21	2.0	4.0