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摘要:
由于无网格(grid-less)稀疏重构方法的波达方向(direction of arrival,DOA)估计数学模型为单快拍形式,因此该方法只有在噪声电平趋近于零时才具有优越的性能.为了提高grid-less方法在信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)较低时宽带相干信源的估计性能,提出了一种多快拍grid-less DOA估计方法.首先,对多快拍阵列观测矢量实施奇异值分解(singular value decomposition,SVD)获得观测矩阵的时域信号子空间,通过观测矩阵到时域信号子空间的投影实现观测矩阵的降噪;然后,为了不增加多快拍计算复杂度,将降噪后观测矩阵的列向量加权累加处理得到单快拍形式;最后,从理论上证明了本文提出的GL-SVD方法求解的模型是凸的,能够实现宽带信号DOA的精确重构.仿真结果表明,该方法在低SNR以及宽带相干信源情况下的估计精度都高于L1范数最小化奇异值分解(L1-norm minimum singular value decomposition,L1-SVD)和离格稀疏贝叶斯推断奇异值分解(off-grid sparse Bayesian inference singular value decomposition,OGSBI-SVD),且在较小角度间隔的情况下具有更高的估计概率和分辨率.
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文献信息
篇名 一种宽带相干信源的无网格超分辨DOA估计方法
来源期刊 电波科学学报 学科 工学
关键词 波达方向(DOA)估计 连续稀疏重构 多快拍 超分辨 无网格 宽带相干信源
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 648-655
页数 8页 分类号 TN957
字数 语种 中文
DOI 10.13443/j.cjors.2020041102
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连续稀疏重构
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