【摘 要】
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本文介绍了一种将接收数据共轭重排构造出增广数据矩阵，然后对该数据矩陈进行奇异位分解，用 ＭＮＭ算法实现对信号的 ＤＯＡ估计的方法，并指出了这将改善协方差矩阵特征值的分布，从而提高ＭＮＭ算法
【机 构】
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电子科技大学电子工程学院!成都610054,电子科技大学电子工程学院!成都610054
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本文介绍了一种将接收数据共轭重排构造出增广数据矩阵，然后对该数据矩陈进行奇异位分解，用 ＭＮＭ算法实现对信号的 ＤＯＡ估计的方法，并指出了这将改善协方差矩阵特征值的分布，从而提高ＭＮＭ算法的角估计性能。文中最后给出了验证理论分析的模拟结果。
In this paper, we introduce a new method to construct a augmented data matrix by conjugate rearrangement of received data, and then perform singular-bit decomposition of the data-wise CHEN and DOA estimation of signal using MNM algorithm. It is pointed out that this will improve the covariance The distribution of matrix eigenvalues, so as to improve the angular estimation performance of MNM algorithm. Finally, the simulation results of verification theory are given.
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