一种改进的稀疏近似最小方差DOA估计算法研究

发布时间：2017-06-25 04:04

  本文关键词：一种改进的稀疏近似最小方差DOA估计算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对稀疏信号的超分辨方位估计问题,提出一种可变因子的稀疏近似最小方差算法(α-Sparse Asymptotic Minimum Variance,简记为SAMV-α)。该算法利用一个折衷参数进行最大似然估计值和稀疏性能的折衷处理,在迭代过程中改变稀疏近似最小方差算法(Sparse Asymptotic Minimum Variance,SAMV)的指数因子,得到强稀疏性能和超低旁瓣的方位谱图,实现邻近目标的超分辨方位估计和相干处理性能,且无需预估角度和信源数目等先验信息,并且折衷参数的取值为0到1之间,取值区间明确,避免了稀疏信号处理算法中正则因子选取困难的弊端。计算机仿真表明SAMV-α算法方位估计性能明显优于波束扫描类算法和子空间类算法,与同类型稀疏信号处理类算法相比仍具有较高的方位估计精度,同时对于邻近声源分辨能力,SAMV-α算法较SAMV-1算法性能提高约3dB。海上试验数据处理给出了分辨率更高的方位时间历程(Bering-Time Recording,BTR)图,有效验证了SAMV-α算法的性能。
【作者单位】： 西北工业大学航海学院;
【关键词】： 最小方差;方位估计;正则因子;稀疏性;超分辨;超低旁瓣;相干处理;波束扫描;稀疏度;子空间;
【基金】：国家自然科学基金(11527809)资助
【分类号】：TN911.23
【正文快照】： 91 S 基于传感器阵列的方位估计(Direction of Arri- val,DOA)是声呐W、雷达M、无线通信H和噪声测量[41等领域的重要一环,面临着快拍数少、多目标密集分布、多目标信号相关性强等问题。目前主要的方位估计方法可以分为以下3类:波束扫描类算 法、子空间类算法和稀疏信号处理

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