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基于修正后矩阵分解的最优协方差DOA估计

DOA estimation of optimal covariance matrix based on modified matrix decomposition algorithm
邸敬
马黎文
申东
蒋占军
李翠然
兰州交通大学 电子与信息工程学院, 兰州 730070

摘要

针对传统来波方向(direction-of-arrival,DOA)估计在信号相干、低信噪比与噪声非均匀环境下性能差的问题,基于修正后的矩阵分解,提出一种利用凸优化的协方差矩阵最优DOA估计方法。修正后的矩阵分解方法,解相干的同时克服了孔径损失;然后,利用凸优化,重构出无噪声的协方差矩阵;最后,利用最小化搜索计算出DOA。仿真结果表明,所提算法与矩阵分解(matrix decomposition,MD)算法、基于l1范数的奇异值分解(l1-norm singular vector decomposition,l1-SVD)算法以及基于空间平滑的协方差秩最小化估计(spatial smoothing based covariance rank minimization,SS-CRM)算法比较,能更好地抑制非均匀噪声,且在低信噪比条件下,依然性能良好。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61741113,61661025,61661026)
甘肃省高等学校创新能力提升项目(2019B-052)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0548
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 564-567
文章编号: 1001-3695(2020)02-055-0564-04

发布历史

[2020-02-05] 印刷出版

引用本文

邸敬, 马黎文, 申东, 等. 基于修正后矩阵分解的最优协方差DOA估计 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 564-567. (Di Jing, Ma Liwen, Shen Dong, et al. DOA estimation of optimal covariance matrix based on modified matrix decomposition algorithm [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 564-567. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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