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摘要:
智能天线DOA估计技术中子空间分解类算法存在计算量大和采样数据多的缺点,为实现实时准确的DOA估计,提出一种在局部信号空间搜索谱峰的改进MUSIC算法,与经典算法仿真对比,结果表明改进算法运算量明显降低.此外,为克服传统算法采样数据量大且存在冗余的不足,研究基于压缩感知的DOA估计方法,即由阵列数据通过阵列流型矩阵重构出空间稀疏信号,从而估计目标信号的DOA,实验结果表明该方法估计效果显著,且性能优于传统算法.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 智能天线DOA估计技术研究
来源期刊 河北工业大学学报 学科 工学
关键词 DOA估计 MUSIC算法 ESPRIT算法 压缩感知
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-9,29
页数 10页 分类号 TN925
字数 4937字 语种 中文
DOI 10.14081/j.cnki.hgdxb.2018.03.001
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 夏克文 河北工业大学电子信息工程学院 82 512 14.0 20.0
2 王莉 河北工业大学电子信息工程学院 13 47 4.0 6.0
3 姜霞 河北工业大学电子信息工程学院 8 30 4.0 5.0
4 孟瑶 河北工业大学电子信息工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
DOA估计
MUSIC算法
ESPRIT算法
压缩感知
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
河北工业大学学报
双月刊
1007-2373
13-1208/T
大16开
天津市北辰区双口镇西平道5340号
1917
chi
出版文献量(篇)
3202
总下载数(次)
10
总被引数(次)
21785
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导