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题名基于原子范数最小化的二维稀疏阵列波达角估计算法
被引量：1
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作者
卢爱红
郭艳
李宁
王萌
刘杰
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机构
陆军工程大学通信工程学院
苏州经贸职业技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第5期271-276,共6页
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基金
国家自然科学基金(61871400)
江苏省自然科学基金(BK20171401)。
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文摘
基于二维稀疏平面阵列的波达角(Direction-of-arrival,DOA)估计问题在第五代移动通信大规模多输入多输出阵列的应用中日益重要。无网格稀疏重构技术促进了DOA估计问题的发展,原子范数理论则使得DOA估计的超分辨率得到进一步的提高。文中研究了多个方向的频谱稀疏信号入射到二维稀疏阵列时的DOA估计问题。为了准确、成对地识别出所有入射信号的仰角和方向角,提出了一种基于多个测量矢量(Multiple Measurement Vectors,MMV)的二维原子范数算法,并用半正定规划进行求解。所提算法将二维DOA估计问题中的压缩感知理论从单个测量矢量拓展到多个测量矢量,从而有效利用MMV的联合稀疏性。数值仿真结果表明,随着MMV矢量的增长,可识别的信源个数增加,稀疏阵列中物理传感器所占比例降低到30%,DOA估计误差也显著降低,并且在信噪比增大时,所提算法能够取得很好的收敛效果。
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关键词
原子范数最小化
波达角
联合稀疏性
多个测量矢量
二维稀疏阵列
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Keywords
Atomic norm minimization
Direction-of-arrival
Joint sparsity
Multiple measurement vectors
Two-dimensional planar sparse array
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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