基于向量化稀疏重构解相干改进算法

• 作者: 姚景远 季正燕 校松 陈辉
• 来源期刊: 空军预警学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 正交匹配追踪算法 解相干 矢量化 奇异值分解算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 预警探测
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5839.2018.01.002

摘要

针对正交匹配追踪类算法具有对空间中的相干信号不敏感而解相干效果更好的特点,将矢量化引入到正交匹配追踪(OMP)算法的相干源处理中.为进一步降低矢量化的维数,对矢量化做了简化处理,提出一种新的解相干算法.该算法无需已知信号源数,与经典OMP算法、基于正交匹配追踪的奇异值分解(SVD)算法相比,解相干精度更高,算法鲁棒性更好.仿真结果验证了该算法的良好性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈辉		30	71	5.0	6.0
2	季正燕		11	24	3.0	4.0
3	校松		4	2	1.0	1.0
4	姚景远		7	11	2.0	3.0