强约束优化降维MUSIC二维DOA估计

发布时间：2019-02-12 18:03

【摘要】：该文针对2维DOA估计运算量大的问题,提出一种改进的降维MUSIC(MRD-MUSIC)算法。MRD-MUSIC算法利用二次优化方法将2维DOA估计分解为两级1维DOA估计,从而大大降低了运算量。其中采用对优化函数直接求导的方式求解问题函数,使方向向量得到了较强约束,因此求解结果更加接近最优解。仿真实验验证了算法的正确性,角度估计运算效率高,无角度配对过程,且具有较高的成功率与精确度。
[Abstract]:In this paper, an improved reduced dimensional MUSIC (MRD-MUSIC) algorithm is proposed to solve the problem of large computational complexity of 2-dimensional DOA estimation. MRD-MUSIC algorithm decomposes 2-dimensional DOA estimation into two-level 1-dimensional DOA estimation by using quadratic optimization method, thus greatly reducing the computational complexity. The direct derivation of the optimization function is used to solve the problem function, which makes the direction vector more constrained, so the result is closer to the optimal solution. The simulation results show that the algorithm is correct, the efficiency of angle estimation is high, the process of angle pairing is non-angle, and the algorithm has high success rate and accuracy.
【作者单位】： 西安电子科技大学电子信息攻防对抗与仿真技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61271300,61072107) 中央高校基本科研业务费专项资金(K5051202003)资助课题
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2420652