本文關(guān)鍵詞： 信號(hào)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(bào)》2017年08期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：該文針對(duì)稀疏重構(gòu)解相干問(wèn)題,利用接收數(shù)據(jù)廳奇導(dǎo)值分解(SVD)后的大特征值對(duì)應(yīng)的特征矢量,提出一種改進(jìn)解相干方法。該方法通過(guò)迭代這一特征矢量來(lái)重構(gòu)角度,無(wú)需知道信號(hào)源的數(shù)目,即可準(zhǔn)確重構(gòu)角度信息,實(shí)現(xiàn)解相干。相對(duì)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(yàn)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(shí)驗(yàn)室;
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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1 季正燕;陳輝;張佳佳;陸曉飛;;兩種基于SVD的稀疏重構(gòu)解相干改進(jìn)算法[J];空軍預(yù)警學(xué)院學(xué)報(bào);2017年01期

2 魏東;周健鵬;;K-SVD和OMP算法在超聲信號(hào)去噪中的應(yīng)用[J];應(yīng)用聲學(xué);2016年02期

3 蔡晶晶;宗汝;蔡輝;;基于空域平滑稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2016年01期

4 韓樹(shù)楠;李東生;王驍;;一種新的特征矢量稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)方法[J];現(xiàn)代防御技術(shù);2015年04期

5 王秀紅;毛興鵬;張乃通;;基于CS的脈沖壓縮雷達(dá)單快拍DOA估計(jì)[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2014年09期

6 王春光;劉金江;孫即祥;;基于稀疏分解的心電數(shù)據(jù)壓縮算法[J];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2008年01期

【共引文獻(xiàn)】

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1 韋寶泉;付智輝;鄧芳明;吳翔;譚暢;;基于稀疏分解殘差的氫氣傳感器故障探測(cè)與辨識(shí)方法[J];傳感器與微系統(tǒng);2017年08期

2 季正燕;陳輝;張佳佳;李帥;陸曉飛;;一種基于奇異值分解的解相干算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2017年08期

3 朱進(jìn)勇;王立冬;孟亞峰;;虛擬陣列Khatri-Rao積與子空間聯(lián)合稀疏表示的DOA估計(jì)方法[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2017年05期

4 季正燕;陳輝;張佳佳;;基于向量化的稀疏重構(gòu)解相干算法[J];電波科學(xué)學(xué)報(bào);2017年02期

5 謝前朋;王倫文;;基于混合范數(shù)的來(lái)波方位估計(jì)[J];探測(cè)與控制學(xué)報(bào);2017年01期

6 季正燕;陳輝;張佳佳;陸曉飛;;兩種基于SVD的稀疏重構(gòu)解相干改進(jìn)算法[J];空軍預(yù)警學(xué)院學(xué)報(bào);2017年01期

7 趙春雷;王亞梁;毛興鵬;于長(zhǎng)軍;;基于壓縮感知的高頻地波雷達(dá)二維DOA估計(jì)[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2017年04期

8 王淵;廖桂生;楊志偉;張金秀;;基于歸一化CRB加權(quán)的寬帶DOA估計(jì)方法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2017年03期

9 王強(qiáng);張培林;王懷光;吳定海;張?jiān)茝?qiáng);;基于稀疏分解的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)壓縮算法[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2016年11期

10 孫晶明;;CS-DOA估計(jì)中觀測(cè)矩陣性能分析[J];現(xiàn)代雷達(dá);2016年09期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 蔡晶晶;宗汝;蔡輝;;基于空域平滑稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2016年01期

2 韓樹(shù)楠;李東生;王驍;;一種新的特征矢量稀疏重構(gòu)的DOA估計(jì)方法[J];現(xiàn)代防御技術(shù);2015年04期

3 沈志博;董春曦;黃龍;趙國(guó)慶;;基于壓縮感知的寬頻段二維DOA估計(jì)算法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2014年12期

4 譚子龍;王雪梅;許哲;官章健;;基于匹配追蹤算法的激波信號(hào)特征提取[J];應(yīng)用聲學(xué);2014年06期

5 彭向東;張華;劉繼忠;;基于過(guò)完備字典的體域網(wǎng)壓縮感知心電重構(gòu)[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2014年07期

6 李軼南;賈沖;張立偉;閔剛;曾理;;字典學(xué)習(xí)和稀疏表示的無(wú)監(jiān)督語(yǔ)音增強(qiáng)算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2014年S1期

7 林波;張?jiān)鲚x;朱炬波;;基于壓縮感知的DOA估計(jì)稀疏化模型與性能分析[J];電子與信息學(xué)報(bào);2014年03期

8 黃玲;李琳;王薇;易才欽;郭東輝;;基于Sparse K-SVD學(xué)習(xí)字典的語(yǔ)音增強(qiáng)方法[J];廈門(mén)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年01期

9 劉維建;謝文沖;王永良;;多通道復(fù)信號(hào)檢測(cè)中的幾種常用復(fù)統(tǒng)計(jì)分布[J];電子學(xué)報(bào);2013年06期

10 李鵬飛;張e，

本文編號(hào)：1506137