【摘 要】
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利用空域目标的稀疏性,建立了基于正弦域的DOA压缩感知模型,并根据压缩感知理论设计了一种随机压缩采样方式,从而构造了一种新的测量矩阵。同时将普适的高斯随机测量矩阵进行
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利用空域目标的稀疏性,建立了基于正弦域的DOA压缩感知模型,并根据压缩感知理论设计了一种随机压缩采样方式,从而构造了一种新的测量矩阵。同时将普适的高斯随机测量矩阵进行近似QR分解得到新的测量矩阵,使得该矩阵具有更好的约束等容(RIP)常数。应用新构造的测量矩阵,采用奇异值分解(SVD)提取信号子空间,得到低维形式的接收数据矩阵,从而提出了2种不同类别的DOA估计算法:基于QR分解和奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解算法(QR-SVD-MFOCUSS)和压缩感知波束形成算法(RSVD-CSB、QRSVD-CSB)。与多测量矢量欠定系统聚焦求解(MFOCUSS)等算法相比,QR-SVD-MFOCUSS算法在低信噪比条件下适用且运算量显著降低;与传统的最小方差无畸变响应(MVDR)算法和压缩感知(CS)波束形成算法相比,基于随机测量矩阵和奇异值分解的压缩感知波束形成算法(RSVD-CSB)和基于QR分解测量矩阵和奇异值分解的压缩感知波束形成算法(QRSVD-CSB)算法具有更高的角度分辨率、更低的均方根误差及更优的估计性能等。
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