一种基于奇异值分解的解相干算法

发布时间：2018-02-12 17:08

  本文关键词： 信号处理 稀疏重构 解相干 奇异值分解　出处：《电子与信息学报》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：该文针对稀疏重构解相干问题,利用接收数据厅奇导值分解(SVD)后的大特征值对应的特征矢量,提出一种改进解相干方法。该方法通过迭代这一特征矢量来重构角度,无需知道信号源的数目,即可准确重构角度信息,实现解相干。相对于经典SVD算法,所提算法运算速度更快,稀疏重构效果更优。理论分析和仿真结果都验证了算法的良好性能。
[Abstract]:In order to solve the problem of sparse reconstructed decoherence, an improved de-coherent method is proposed by using the eigenvector corresponding to the large eigenvalues of the received data hall odd-derivative decomposition (SVD). This method reconstructs the angle by iterating the eigenvector. Without knowing the number of signal sources, the angle information can be reconstructed accurately and decoherence can be realized. Compared with the classical SVD algorithm, the proposed algorithm is faster. The sparse reconstruction is more effective. The theoretical analysis and simulation results verify the good performance of the algorithm.
【作者单位】： 空军预警学院重点实验室;
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

相关期刊论文 前6条

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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：1506137