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基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计方法
基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计方法
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基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计方法
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互质阵列中稀疏表示理论完成DOA估计算法_matlab
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【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：互质阵列中稀疏表示理论完成DOA估计算法_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
基于稀疏贝叶斯框架的计算有效宽带DOA估计方法
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一种改进的稀疏表示DOA估计算法
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稀疏表示波达方向（DOA）估计算法具有分辨力高等优点，但是对阵元个数要求高、低信噪比时估计性能恶化严重，不利于在实际系统中应用。为此，提出一种基于实信号特点的稀疏表示波达方向估计算法。首先，建立实值稀疏表示的DOA估计模型，能够将阵元数虚拟加倍；其次，利用正交三角分解对估计模型变型，从而改善低信噪比时的估计性能；最后，利用正交匹配追踪算法得到估计结果。仿真实验结果表明，相对传统稀疏表示算法，具有更
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基于改进块稀疏贝叶斯学习算法的波达方向估计
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利用稀疏贝叶斯学习的稀疏恢复辅助Doa估计
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本文提出了一种新的稀疏恢复辅助到达方向（SR-DOA）估计方法。 通过利用空间频谱中固有的稀疏性，将DOA估计公式化为稀疏的非负最小二乘问题。 同时，为了提高估计精度，本发明的方法能够抑制加性高斯噪声，但是以一些自由度为代价，并通过利用其渐近分布来减轻采样误差。 随后，利用非负拉普拉斯先验的稀疏贝叶斯学习来产生DOA估计。 对拟议的SR-DOA估计器的性能以及其他两种现有方法进行了研究和比较。 数
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
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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
基于稀疏表示的信号DOA估计 (2013年)
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折叠OMP基于稀疏表示的DOA估计。
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针对传统基于稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning, SBL)的波达方向(direction of arrival，DOA)估计算法在低信噪比条件下性能不足的问题，提出了一种基于子空间拟合和块稀疏贝叶斯学习的离网DOA估计方法。首先对样本的协方差矩阵进行特征分解，获得信号的加权子空间，然后构造等价信号的稀疏表示模型并利用块稀疏贝叶斯算法进行参数求解，同时对于网格失配带来的
基于稀疏贝叶斯学习的相干源到达方向估计
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