基于加权l1范数稀疏信号表示的DOA估计
为了在小样本、低信噪比以及高信源相关性的条件下都能对波达方向(direction of arrival,DOA)进行精确估计,基于压缩感知理论,利用目标信号空间分布的稀疏性,提出了基于加权l1范数稀疏信号表示的DOA估计算法.该算法对l1-奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法进行改进,对接收矩阵进行预处理,根据子空间的正交性确定加权矩阵,以加权l1范数作为最小化的目标函数进行优化得到稀疏信号,进而得到信号的DOA.仿真结果表明,通过加权处理的l1范数下稀疏信号重构方法能有效抑制偏差,在低信噪比下能够准确稳定地估计出DOA,并且能够提高估计精度.
稀疏重构、加权矩阵、波达方向、矩阵预处理、凸优化、奇异值分解(SVD)
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TN911
国家自然科学基金资助项目61171137;北京市教育委员会科研发展计划资助项目KM201210005001
2018-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1297-1302
