稀疏恢復(fù)算法進(jìn)行DOA估計時需要在角度空間進(jìn)行網(wǎng)格化量化處理。針對該量化過程會引入的量化誤差從而影響估計性能的問題,本文通過導(dǎo)向矢量的一階泰勒展開式將量化誤差引入陣列輸出的二階矩模型�；谠撃Ｐ驮O(shè)計了一種使用噪聲子空間矢量進(jìn)行修正的OMP算法對DOA和量化誤差進(jìn)行聯(lián)合估計。新算法基于陣列協(xié)方差矩陣對于快拍數(shù)的依賴稍顯敏感但是彌補了貪婪算法對DOA分辨力的不足并且不需要預(yù)知信源個數(shù),同時計算量對比現(xiàn)有的基于l_p范數(shù)約束的凸優(yōu)化方法大大降低。仿真實驗驗證了所提算法的有效性。 

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 引 言
2 數(shù)學(xué)模型
3 算法實現(xiàn)
4 仿真實驗
    4.1 實驗一:驗證支撐集判定規(guī)則
    4.2 實驗二:NSVOGOMP算法的DOA估計性能
    4.3 實驗三:分離角度偏差實驗
    4.4 實驗四:均方根誤差實驗
5 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]聲矢量陣列波達(dá)方向估計的四元數(shù)空間稀疏分解[J]. 趙洋,李新波,石要武.  光學(xué)精密工程. 2018(03)



本文編號：3675832