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基于連續(xù)稀疏恢復(fù)循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的DOA估計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2018-06-12 21:12

  本文選題:到達(dá)角估計(jì) + 循環(huán)平穩(wěn)信號(hào); 參考:《現(xiàn)代雷達(dá)》2017年01期


【摘要】:針對(duì)現(xiàn)有稀疏恢復(fù)算法在到達(dá)角(DOA)估計(jì)中存在的網(wǎng)格失配問(wèn)題(即off-grid問(wèn)題),提出基于連續(xù)稀疏恢復(fù)循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的DOA估計(jì)。首先,對(duì)傳統(tǒng)的譜相關(guān)信號(hào)子空間擬合算法進(jìn)行分析研究;然后,在循環(huán)域利用連續(xù)稀疏恢復(fù)的思想來(lái)構(gòu)造循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)的稀疏恢復(fù)模型。與傳統(tǒng)Cyclic MUSIC算法和現(xiàn)有基于離散稀疏恢復(fù)算法相比,文中算法能夠克服off-grid問(wèn)題,具有較高的稀疏恢復(fù)精度和較好的稀疏恢復(fù)性能;同時(shí),也適用于信號(hào)個(gè)數(shù)多于陣元個(gè)數(shù)的場(chǎng)合。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)證明了算法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the mesh mismatch problem (off-grid problem) of existing sparse restoration algorithms in the estimation of angle of arrival (DOA), a new method based on continuous sparse restoration of cyclic stationary signals is proposed. Firstly, the traditional spectral correlation signal subspace fitting algorithm is analyzed, and then the sparse restoration model of cyclic stationary signal is constructed in cyclic domain using the idea of continuous sparse restoration. Compared with the traditional cyclic music algorithm and the existing algorithms based on discrete sparse restoration, the proposed algorithm can overcome the off-grid problem and has higher sparse recovery accuracy and better sparse recovery performance. It is also applicable to the situation where the number of signals is more than the number of array elements. Theoretical analysis and simulation results show the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】: 電子工程學(xué)院404室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61273302)
【分類號(hào)】:TN911.23

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2011106

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