發(fā)布時間：2017-08-10 14:10

  本文關(guān)鍵詞：基于加權(quán)1范數(shù)稀疏信號重建的DoA估計

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【摘要】：針對l1范數(shù)下奇異值分解的l1-SVD稀疏信號重建的波達(dá)方向估計方法存在求解量的稀疏性較差且空間譜中存在較多的偽峰,不能準(zhǔn)確估計波達(dá)方向的問題,對接收信號矩陣進(jìn)行預(yù)處理,并使用信號子空間設(shè)計權(quán)值矢量得到更好的稀疏性和更好地逼近l0范數(shù),利用得到的權(quán)值矢量對l1-SVD算法中解矢量的各個元素進(jìn)行加權(quán),以得到的加權(quán)l(xiāng)1范數(shù)作為最小化的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化.仿真結(jié)果表明,提出的算法在快拍數(shù)、正則化參數(shù)和信噪比等條件改變的情況下能有效抑制偽峰,并準(zhǔn)確穩(wěn)定地估計出波達(dá)方向.
【作者單位】： 西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 波達(dá)方向估計 矩陣預(yù)處理 稀疏重構(gòu) 凸優(yōu)化
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61372092)
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 波達(dá)方向(Do A,direction of arrival)估計一直以來都是陣列信號處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),諸多的算法,如極大似然[1-2](ML,maximum likehood)、多重信號分類[3](MUSIC,multiple signal classification)、旋轉(zhuǎn)不變子空間[4](ESPRIT,estimation of signal parame-ters via rotational，

本文編號：651119