本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的稀疏近似最小方差DOA估計(jì)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)稀疏信號(hào)的超分辨方位估計(jì)問(wèn)題,提出一種可變因子的稀疏近似最小方差算法(α-Sparse Asymptotic Minimum Variance,簡(jiǎn)記為SAMV-α)。該算法利用一個(gè)折衷參數(shù)進(jìn)行最大似然估計(jì)值和稀疏性能的折衷處理,在迭代過(guò)程中改變稀疏近似最小方差算法(Sparse Asymptotic Minimum Variance,SAMV)的指數(shù)因子,得到強(qiáng)稀疏性能和超低旁瓣的方位譜圖,實(shí)現(xiàn)鄰近目標(biāo)的超分辨方位估計(jì)和相干處理性能,且無(wú)需預(yù)估角度和信源數(shù)目等先驗(yàn)信息,并且折衷參數(shù)的取值為0到1之間,取值區(qū)間明確,避免了稀疏信號(hào)處理算法中正則因子選取困難的弊端。計(jì)算機(jī)仿真表明SAMV-α算法方位估計(jì)性能明顯優(yōu)于波束掃描類算法和子空間類算法,與同類型稀疏信號(hào)處理類算法相比仍具有較高的方位估計(jì)精度,同時(shí)對(duì)于鄰近聲源分辨能力,SAMV-α算法較SAMV-1算法性能提高約3dB。海上試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理給出了分辨率更高的方位時(shí)間歷程(Bering-Time Recording,BTR)圖,有效驗(yàn)證了SAMV-α算法的性能。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 最小方差;方位估計(jì);正則因子;稀疏性;超分辨;超低旁瓣;相干處理;波束掃描;稀疏度;子空間;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11527809)資助
【分類號(hào)】：TN911.23
【正文快照】： 91 S 基于傳感器陣列的方位估計(jì)(Direction of Arri- val,DOA)是聲吶W、雷達(dá)M、無(wú)線通信H和噪聲測(cè)量[41等領(lǐng)域的重要一環(huán),面臨著快拍數(shù)少、多目標(biāo)密集分布、多目標(biāo)信號(hào)相關(guān)性強(qiáng)等問(wèn)題。目前主要的方位估計(jì)方法可以分為以下3類:波束掃描類算 法、子空間類算法和稀疏信號(hào)處理

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本文編號(hào)：480661