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基于酉变换和稀疏贝叶斯学习的离格DOA估计
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2021-01-14
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针对传统稀疏贝叶斯学习算法(SBL)在解决低信噪比条件下信号到达角(DOA)估计有效性的问题,提出基于酉变换的实数域稀疏贝叶斯学习(RV-OGSBL)的快速离格DOA估计方法。该方法首先对均匀线阵的实际接收信号通过构造增广矩阵作为 DOA 估计的处理信号,然后利用酉变换将估计模型从复数域转化到实数域,进一步在实数域下将离格模型与稀疏贝叶斯学习算法相结合迭代处理实现 DOA 估计,获得较高的估计精度。仿真结果表明,RV-OGSBL 方法不仅能保持传统 SBL 算法的性能,而且显著降低了计算复杂度。在低信噪比和低快拍数的情况下,算法运行时间降低约50%,表明该方法是一种快速的DOA估计算法。
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- 魏水华2023-07-25这篇论文使用了酉变换和稀疏贝叶斯学习方法进行离格DOA估计,提供了一种创新的解决方案。
- 易烫YCC2023-07-25通过对现有方法的改进和创新,这篇论文为离格DOA估计领域的发展带来了新的思路和方向。
- Orca是只鲸2023-07-25作者在研究中使用了质朴的语言,将复杂的理论用通俗易懂的方式呈现,使读者更易于理解和接受。
- 巧笑倩兮Evelina2023-07-25这篇论文的实验设计严谨,数据分析结果详实,通过详细的实验数据验证了方法的有效性和准确性。
- 赶路的稻草人2023-07-25通过对基于酉变换和稀疏贝叶斯学习的离格DOA估计方法的研究,这篇论文为相关领域的研究提供了重要的参考和借鉴。
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