本文關(guān)鍵詞： 陣列信號處理 矩陣填充 子陣重構(gòu) 波達方向估計 稀疏陣列 零空間性質(zhì) 奇異值分解　出處：《南京理工大學(xué)學(xué)報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高稀疏陣列下二維波達方向(2D-DOA)估計的效率,提出1種基于加速近鄰梯度矩陣填充的子陣重構(gòu)旋轉(zhuǎn)子空間(APG-SRESPRIT)算法。建立了基于矩陣填充的稀疏陣列DOA估計信號模型,并驗證該信號模型滿足零空間性質(zhì)。通過加速近鄰梯度算法將該信號模型恢復(fù)為完整信號,劃分子陣并構(gòu)建合并矩陣。對合并矩陣進行奇異值分解,在子陣重構(gòu)后估計目標角度,且目標角度自動配對。仿真實驗表明該文算法可減少70%的陣元數(shù)量,且在稀疏陣列下準確估計2D-DOA。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of 2D DOA estimation under sparse array, a subarray reconstruction algorithm named APG-SRESPRIT-based on the filling of accelerated nearest neighbor gradient matrix is proposed, and the signal model of sparse array DOA estimation based on matrix filling is established. It is verified that the signal model satisfies the null space property. The signal model is restored to the complete signal by the accelerated nearest neighbor gradient algorithm, the submatrix is divided and the merging matrix is constructed. The singular value decomposition of the merging matrix is carried out. The target angle is estimated after subarray reconstruction and the target angle is matched automatically. Simulation results show that the proposed algorithm can reduce the number of array elements by 70% and estimate 2D-DOA accurately under sparse array.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;石家莊鐵道大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1548003