一種基于奇異值分解的解相干算法
本文關(guān)鍵詞: 信號處理 稀疏重構(gòu) 解相干 奇異值分解 出處:《電子與信息學(xué)報》2017年08期 論文類型:期刊論文
【摘要】:該文針對稀疏重構(gòu)解相干問題,利用接收數(shù)據(jù)廳奇導(dǎo)值分解(SVD)后的大特征值對應(yīng)的特征矢量,提出一種改進(jìn)解相干方法。該方法通過迭代這一特征矢量來重構(gòu)角度,無需知道信號源的數(shù)目,即可準(zhǔn)確重構(gòu)角度信息,實現(xiàn)解相干。相對于經(jīng)典SVD算法,所提算法運(yùn)算速度更快,稀疏重構(gòu)效果更優(yōu)。理論分析和仿真結(jié)果都驗證了算法的良好性能。
[Abstract]:In order to solve the problem of sparse reconstructed decoherence, an improved de-coherent method is proposed by using the eigenvector corresponding to the large eigenvalues of the received data hall odd-derivative decomposition (SVD). This method reconstructs the angle by iterating the eigenvector. Without knowing the number of signal sources, the angle information can be reconstructed accurately and decoherence can be realized. Compared with the classical SVD algorithm, the proposed algorithm is faster. The sparse reconstruction is more effective. The theoretical analysis and simulation results verify the good performance of the algorithm.
【作者單位】: 空軍預(yù)警學(xué)院重點(diǎn)實驗室;
【分類號】:TN911.7
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級參考文獻(xiàn)】
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本文編號:1506137
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