压缩感知视角的鲁棒波达角估计算法

发布时间：2018-07-25 06:25

【摘要】：从压缩感知的视角对鲁棒波达角估计进行了探索,通过将可能存在的波达角进行空间离散化,从而将波达角估计问题转换为压缩感知信号支撑恢复问题。同时将阵元存在的增益失配、相位失配和阵元间互耦等非理想因素,通过一阶近似,将其建模成均值为理想流形矩阵的随机矩阵,从而建模了阵列非理想特性和波达角空间离散化带来的误差。基于这种新的随机测量矩阵模型,提出了一种基于压缩感知的鲁棒波达角估计算法,分析表明本文提出算法对阵列模型扰动和角度空间离散化具有良好的鲁棒性。仿真验证了分析结果。
[Abstract]:In this paper, the robust DOA estimation is explored from the angle of compression perception, and the problem of DOA estimation is transformed into the support recovery problem of compressed perceptual signals by discretization of the possible DOA in space. At the same time, the nonideal factors such as gain mismatch, phase mismatch and mutual coupling among matrix elements are modeled as random matrices with mean value as ideal manifold matrix by first order approximation. Thus, the errors caused by array nonideal characteristics and discretization of DOA space are modeled. Based on the new random measurement matrix model, a robust DOA estimation algorithm based on compressed sensing is proposed. The analysis shows that the proposed algorithm is robust to the disturbance of array model and the discretization of angle space. The analysis results are verified by simulation.
【作者单位】： 复旦大学电子工程系;模拟集成电路重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61171127) 模拟集成电路重点实验室基金(9140C090110130C09003)资助课题
【分类号】：TN911.7

【共引文献】

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