联合稀疏贝叶斯学习与子空间的近场信号源定位

发布时间：2018-11-19 07:32

【摘要】：针对基于l_1范数优化的近场信号源定位算法需要选取正则化参数、计算量大、精确度不高等问题,提出了一种联合稀疏贝叶斯学习理论和子空间方法的近场源定位算法。该算法首先将近场双参数模型进行分离,将近场源的二维参数估计问题转化为虚拟远场的一维波达方向估计问题。然后运用稀疏贝叶斯理论消除基的方式高效地计算出波达方向,在估计出波达方向之后再根据子空间方法估算距离。和基于l_1范数优化的近场信号源定位算法相比,所提算法不需要选取正则化参数,估计误差小,分辨率更高,且计算量较小。通过计算机仿真,验证了算法的可行性与高效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of selecting regularization parameters, large computation and low accuracy in the near-field signal source location algorithm based on L _ 1-norm optimization, a new near-field source location algorithm combining sparse Bayesian learning theory and subspace method is proposed. In this algorithm, the near-field two-parameter model is firstly separated, and the 2-D parameter estimation problem of the near-field source is transformed into the one-dimensional DOA estimation problem of virtual far-field. Then the DOA is calculated efficiently by using sparse Bayesian theory to eliminate the basis, and then the distance is estimated according to the subspace method after the DOA is estimated. Compared with the near-field signal source location algorithm based on l-1 norm optimization, the proposed algorithm does not need to select regularization parameters, the estimation error is small, the resolution is higher, and the computation is small. The feasibility and efficiency of the algorithm are verified by computer simulation.
【作者单位】： 重庆理工大学电气与电子工程学院;重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61601069) 重庆市科学技术委员会前沿与应用基础研究计划一般项目(cstc2015jcyj A40055) 重庆市教育委员会科学研究项目(KJ1500917,KJ1500934)
【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：2341564