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大数据-算法-稀疏恢复算法研究及其在DOA估计中的应用.pdf
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大数据-算法
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论文研究-基于稀疏表示的信号DOA估计.pdf
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将信号DOA的估计问题转换为一个联合稀疏表示的求解问题。通过对接收数据矩阵的奇异值分解实现各时间和频率快拍数据的联合; 然后通过求解一个平滑l0范数稀疏约束的联合优化问题实现信号源DOA的估计。基于稀疏表示的信号DOA估计方法不仅能够有效地减少数据量, 而且具有以下优点:更好的抗噪声性能、更高的计算效率、适用于相关和非相关信号。通过与其他DOA估计方法的比较, 表明了该方法的有效性和优越性。
论文研究-基于稀疏表示的OFDM信号的DOA估计.pdf
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针对正交频分复用(OFDM), 宽带信号波达方向(DOA)估计问题, 提出一种基于宽带信号协方差矩阵稀疏表示的DOA估计方法。该方法是在协方差矩阵主对角线下对左下角三角形元素按各条对角线取平均值后形成一个新的向量, 然后将该向量写成冗余字典形式。在冗余字典下对信号进行稀疏性约束形成二阶锥约束优化问题, 再用工具箱SeDuMi来实现DOA估计。理论分析和仿真结果表明, 该方法在低信噪比和少快拍数下分
研究论文-基于变分稀疏贝叶斯学习的DOA估计.pdf
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针对传统稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法复杂度较高、收敛速度较慢等问题,提出了一种基于变分稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过空间网格划分方式建立基于稀疏表示的DOA估计信号模型;其次在此模型基础上为未知待估计参数指定先验分布,得出稀疏信号的后验概率分布;然后利用变分贝叶斯学习算法,通过最小化KL散度寻求后验概率分布的近似分布;最后估计出未知参数,并得到信号的DOA估计值。根据MATLAB仿真图
论文研究-基于LFM信号稀疏时频特性的DOA估计 .pdf
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基于LFM信号稀疏时频特性的DOA估计,刘娟娟,王波,针对调频特性未知的LFM(Linear Frequency Modulation)信号的DOA估计问题,提出了一种基于信号稀疏时频特性的DOA估计新方法。该方法利用MP算法��
论文研究-一种基于预估计的稀疏表示DOA估计快速算法.pdf
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稀疏表示DOA估计算法具有很高的分辨率,但是其计算量较大。为此,提出一种基于预估计的稀疏表示DOA估计快速算法。首先,利用阵列协方差矩阵特征向量的性质,通过DFT对入射信号进行DOA预估计;其次,利用预估计结果降低过完备字典的长度;最后,进行稀疏分解得到DOA估计的精确结果。由于采用的字典长度较短,该算法的计算量非常小。仿真实验结果表明,该算法具有较高的成功概率、较快的估计速度和较低的估计误差。因
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为提高非均匀噪声下波达方向(direction of arrival,DOA)角估计算法的估计精度和分辨率,基于低秩矩阵恢复理论,提出了一种二阶统计量域下的加权l1稀疏重构DOA估计算法。该算法基于低秩矩阵恢复方法,引入弹性正则化因子将接收信号协方差矩阵重构问题转换为可获得高效求解的半定规划(semidefinite programming,SDP)问题以重构无噪声协方差矩阵;而后在二阶统计量域下
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具有较高精度的宽带信号波达方向(DOA)快速估计算法是其实用化所要解决的重要问题。提出了一种新的相干子空间(CSM)类宽带DOA估计自聚焦算法。算法利用子空间投影变换将信号分离后分别处理,通过不断更新聚焦方向实现自聚焦。与已有算法相比,不受DOA初始值的影响,有更小的聚焦误差;不同目标在聚焦矩阵更新过程中无需再做奇异值分解,有较低的实时计算量。仿真实验表明,算法以较小的计算代价实现了近乎最优的聚焦
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