基于稀疏譜匹配的高分辨DOA估計方法
本文關鍵詞:基于稀疏譜匹配的高分辨DOA估計方法
更多相關文章: DOA 稀疏重構 過完備基 FOCUSS 奇異值分解
【摘要】:針對迭代加權最小二乘類稀疏重構算法性能易受過完備基條件數(shù)影響的缺陷,提出了一種基于稀疏譜匹配的高分辨DOA估計新方法.對過完備基進行奇異值分解,采用TSVD方法剔除較小奇異值對應的特征向量,獲得一個良態(tài)矩陣,并用此矩陣替代的過完備基矩陣,采用lp范數(shù)約束正則化FOCUSS算法進行稀疏重構,解決了因網(wǎng)絡劃分過細造成的過完備基條件數(shù)過大帶來的病態(tài)問題,并用粗、細兩步網(wǎng)格劃分來降低算法的復雜度.仿真結果表明,相對于MFOCUSS方法,本文方法不僅具有較低的計算復雜度,而且具有更高的分辨率和噪聲魯棒性.
【作者單位】: 吉林大學通信工程學院;燕山大學信息科學與工程學院;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(61171137)
【分類號】:TN911.23
【正文快照】: 高分辨波達方向(direction of arrival,DOA)估計是陣列信號處理領域的主要研究內(nèi)容之一.自20世紀60年代以來,為了克服傳統(tǒng)波束成形方法難以突破瑞利限的限制,學者們提出了大量有效的高分辨DOA估計方法,以CAPON方法、MUSIC和ES-PRIT為代表[1].近年來,隨著壓縮感知理論體系[2]的
【相似文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 聶守平,魏曉燕;數(shù)字圖像的奇異值分解[J];南京師大學報(自然科學版);2001年01期
2 鄒紅星,王殿軍,戴瓊海,李衍達;延拓矩陣的奇異值分解[J];電子學報;2001年03期
3 萬明堅,肖先賜;基于矩陣奇異值分解的空間譜估計算法[J];電子科技大學學報;1989年02期
4 段向陽;王永生;蘇永生;;基于奇異值分解的信號特征提取方法研究[J];振動與沖擊;2009年11期
5 田媚,羅四維;基于奇異值分解變換的數(shù)據(jù)壓縮方法探討[J];北方交通大學學報;2003年02期
6 藺小林;王震;蔣耀林;;酉延拓矩陣的奇異值分解及其廣義逆[J];純粹數(shù)學與應用數(shù)學;2008年01期
7 李一兵;黃輝;葉方;孫志國;;基于奇異值分解的壓縮感知定位算法[J];中南大學學報(自然科學版);2014年05期
8 王娟;黃忠朝;劉正春;;基于增強的譜分析和奇異值分解的T波交替檢測[J];浙江大學學報(工學版);2012年01期
9 李慧;羅海勇;徐俊俊;陳曉峰;;一種基于奇異值分解的射頻指紋排序定位算法[J];儀器儀表學報;2013年10期
10 羅向龍;高靜懷;;基于廣義解調(diào)和奇異值分解的時頻表示增強[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2010年04期
中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條
1 何田;王立清;劉獻棟;朱永波;;基于奇異值分解的信號處理機理及其應用[A];2008年航空試驗測試技術峰會論文集[C];2008年
中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條
1 鄭安總;奇異值分解在微弱信號檢測中的應用[D];天津大學;2014年
2 曾作欽;基于奇異值分解的信號處理方法及其在機械故障診斷中的應用[D];華南理工大學;2011年
,本文編號:1294498
本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/1294498.html