基于阵列协方差矩阵列向量稀疏表示的高分辨波达方向估计

发布时间：2019-07-14 18:44

【摘要】：提出了两种基于稀疏重构的高分辨波达方向(DOA)估计方法。对空间进行粗、细两步网格划分,并在相应的过完备基下获得阵列协方差矩阵列向量的稀疏表示,分别基于剔除及差分处理抑制噪声干扰影响。采用lp范数约束正则化迭代加权最小范数(FOCUSS)算法进行稀疏重构,在重构过程中,对过完备基进行奇异值分解并剔除奇异值小于阈值项以减小计算量,并解决过完备基条件数过大带来的病态问题。仿真结果验证了所提算法的有效性和鲁棒性。
[Abstract]:Two high resolution direction of arrival (DOA) estimation methods based on sparse reconstruction are proposed. The space is divided into coarse and fine two-step grid, and the sparse representation of array covariance moment array vector is obtained under the corresponding over-complete basis, which is based on elimination and difference processing to suppress the influence of noise interference, respectively. The lp norm constrained regularization iterative weighted minimum norm (FOCUSS) algorithm is used for sparse reconstruction. In the process of reconstruction, the singular value decomposition of the over-prepared basis is carried out and the singular value less than the threshold term is eliminated to reduce the amount of computation, and the ill-conditioned problem caused by the excessive number of preparation conditions is solved. The simulation results verify the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.
【作者单位】： 吉林大学通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61171137) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20090061120042) 吉林省科技发展计划项目(201201029)
【分类号】：TN911.23

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