基于稀疏贝叶斯学习的低信噪比DOA估计算法

• 作者: 荣书伟 蒋留兵 车俐
• 来源期刊: 桂林电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 波达方向(DOA)估计 稀疏贝叶斯学习 伪噪声重采样 低信噪比
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 218-222
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-808X.2019.03.010

摘要

针对波达方向估计算法在低信噪比情况下DOA估计精度普遍不高的问题,提出了一种基于伪噪声重采样技术和求根稀疏贝叶斯学习的离格模型下DO A估计算法.利用生成的伪随机噪声对数据矩阵进行多次重采样,结合求根稀疏贝叶斯学习和局部性能测试去除DOA估计产生的异常值,对所得DOA估计结果进行筛选.仿真结果表明,该算法在低信噪比情况下具有较高的估计精度,是一种有效的DO A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	车俐	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	48	78	5.0	6.0
2	蒋留兵	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	74	199	8.0	9.0
3	荣书伟	桂林电子科技大学信息与通信学院	2	0	0.0	0.0