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摘要:
针对小样本甚至单个样本情况下,大部分高分辨DOA估计方法性能下降,不能对临近目标有效分辨的问题,该文提出一种新的基于直接数据域技术的DOA估计方法,基本思想是通过损失空域自由度达到提高时域样本的目的。首先对阵列进行划分,构造多个新的低维数据矢量,其次利用远场窄带信号的复包络在阵列的各个阵元上的幅度响应是近似相同的特点,构造新的约束。实验表明,在小样本下该文算法DOA的分辨能力优于传统直接数据域方法。
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文献信息
篇名 小样本下基于改进的直接数据域方法的DOA估计方法
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 DOA估计 小样本 高分辨 子阵平滑 直接数据域方法(D3)
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 2371-2376
页数 6页 分类号 TN911.7
字数 5322字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT151398
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯大政 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 199 1584 18.0 28.0
2 解虎 11 78 6.0 8.0
4 谭小敏 22 107 5.0 10.0
5 党红杏 7 14 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (33)
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研究主题发展历程
节点文献
DOA估计
小样本
高分辨
子阵平滑
直接数据域方法(D3)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
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11
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