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虛擬陣列Khatri-Rao積與子空間聯(lián)合稀疏表示的DOA估計方法
CSTR:
作者:
作者單位:

(軍械工程學(xué)院 電子與光學(xué)工程系,石家莊 050003)[HJ1.35mm]

作者簡(jiǎn)介:

朱進(jìn)勇(1992-),男,碩士研究生,主要從事信息與通信方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家自然科學(xué)基金資助項目(61372039)。


Virtual Array Khatri-Rao Product and Subspace Joint Sparse Representation Method of DOA Estimation
Author:
Affiliation:

(Department of Electronic and Optical Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003,China)

Fund Project:

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    摘要:

    利用目標信號在空域分布的稀疏性,該文提出了一種基于虛擬陣列Khatri-Rao(KR)積與信號子空間聯(lián)合稀疏表示的單快拍DOA估計方法;該方法利用單次快拍的采樣數據,構造出雙向虛擬陣列數據,并對虛擬陣列數據的協(xié)方差矩陣進(jìn)行KR積變換處理,然后對向量化后的數據進(jìn)行順序重構,利用重構矩陣的大奇異值對應的左奇異向量為估計信號子空間;最后,利用凸優(yōu)化工具箱對稀疏模型進(jìn)行二階凸規劃的優(yōu)化求解,得到高精度的DOA估計值;仿真實(shí)驗驗證了算法的有效性,在低信噪比下比傳統MUSIC和OMP算法具有更高的估計精度。

    Abstract:

    Using the target signal in the spatial distribution of sparse, this paper puts forward a Khatri-Rao(KR) product based on virtual array and signal subspace joint sparse representation of single snapshot DOA estimation method. The method uses a single snapshot sampling data, constructs the two-way virtual array data, and the covariance matrix of the virtual array data for KR product transformation process, and then to reconstruct the order of data after vectorization, by using the large singular values of reconstruction matrix left singular vectors of the corresponding to estimate the signal subspace; Finally, using convex optimization toolbox for sparse matrix model of quadratic convex programming optimization solution, get high accuracy DOA estimate. Simulation experiments verify the effectiveness of the algorithm, under the low SNR has higher estimation accuracy than traditional MUSIC,SVD and OMP algorithm.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

朱進(jìn)勇,王立冬,孟亞峰.虛擬陣列Khatri-Rao積與子空間聯(lián)合稀疏表示的DOA估計方法計算機測量與控制[J].,2017,25(5):147-149, 154.

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歷史
  • 收稿日期:2016-10-11
  • 最后修改日期:2016-12-20
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-05-31
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