基于压缩感知的空间谱估计
本文选题：空间谱估计 + 压缩感知 ； 参考：《电波科学学报》2014年01期
【摘要】：以多重信号分类(Multrple Signal Classification,MUSIC)算法为代表的现代空间谱估计方法,估计的信源数受限于阵列形式,并且需要的采样数据量巨大.文章从压缩感知的基础理论出发,利用目标信号空间分布的稀疏性,建立了基于压缩感知的阵列信号空间谱估计模型.利用压缩感知方法,可以使用较少的阵元数对空间信号进行采样测量,并准确重构信号.相比传统的MUSIC空间谱估计算法,该方法所需阵元数少,采样数据量小,并且能同时进行信号强度和角度的估计.所提方法对推动压缩感知理论在阵列信号空间谱估计中的应用具有一定意义.
[Abstract]:The modern spatial spectrum estimation method, represented by the Multrple signal Classification music algorithm, is limited to the number of sources and requires a large amount of sampling data. Based on the basic theory of compressed sensing and the sparsity of spatial distribution of target signals, a spatial spectrum estimation model of array signals based on compressed sensing is established in this paper. By using the compression sensing method, the spatial signal can be sampled and measured with a small number of array elements, and the signal can be reconstructed accurately. Compared with the traditional music spatial spectrum estimation algorithm, this method requires less array elements, less sampled data, and can simultaneously estimate the signal intensity and angle. The proposed method has a certain significance for promoting the application of compressed sensing theory in array signal spatial spectrum estimation.
【作者单位】： 中国电波传播研究所;
【分类号】：TN911.7
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号：2084008
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