基于酉变换和稀疏贝叶斯学习的离格DOA估计

• 作者: 杨广立 陈俊丽 高阳
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 到达角估计 酉变换 奇异值分解 离格模型 稀疏贝叶斯学习
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 学术通信
• 页码范围: 177-182
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 5007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2017049

摘要

针对传统稀疏贝叶斯学习算法(SBL)在解决低信噪比条件下信号到达角(DOA)估计有效性的问题,提出基于酉变换的实数域稀疏贝叶斯学习(RV-OGSBL)的快速离格DOA估计方法.该方法首先对均匀线阵的实际接收信号通过构造增广矩阵作为DOA估计的处理信号,然后利用酉变换将估计模型从复数域转化到实数域,进一步在实数域下将离格模型与稀疏贝叶斯学习算法相结合迭代处理实现DOA估计,获得较高的估计精度.仿真结果表明,RV-OGSBL方法不仅能保持传统SBL算法的性能,而且显著降低了计算复杂度.在低信噪比和低快拍数的情况下,算法运行时间降低约50%,表明该方法是一种快速的DOA估计算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊丽	上海大学通信与信息工程学院	18	147	6.0	12.0
2	高阳	上海大学通信与信息工程学院	3	7	2.0	2.0
3	杨广立	上海大学通信与信息工程学院	4	18	3.0	4.0