多测量向量模型下的修正MUSIC算法

• 作者: 林云 胡强
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 多测量向量模型 联合稀疏 多重信号分类
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2584-2589
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4813字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT180001

摘要

压缩感知多测量向量(MMV)模型用于解决具有相同稀疏结构的多快拍问题,在传统阵列信号处理应用中多重信号分类(MUSIC)方法是一种常见的方法,但当快拍数不足(低于稀疏度)时其性能将急剧恶化.Kim等人(2012)推导出一种修正的MUSIC谱,并将压缩重构方法和MUSIC算法结合提出压缩感知MUSIC算法(CS-MU-SIC),能够有效克服快拍数不足的问题.该文将Kim等人的结论扩展到一般情形,并基于传统的MUSIC谱和CS-MUSIC谱提出一种修正的MUSIC算法(MMUSIC).仿真结果表明所提算法能够有效克服快拍数不足的问题,并且具有比CS-MUSIC算法和压缩感知贪婪算法更高的重构概率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林云	重庆邮电大学光电工程学院	57	107	5.0	7.0
2	胡强	重庆邮电大学通信与信息工程学院	4	11	1.0	3.0