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题名三维稀疏阵列及其基于耦合张量分解的DOA估计
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作者
罗中华
左富豪
樊棠怀
饶伟
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机构
南昌理工学院电子信息工程学院
南昌工程学院信息工程学院
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出处
《通信学报》
北大核心
2025年第6期270-284,共15页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.62463021)。
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文摘
为提高信号二维波达方向(DOA)估计性能,提出了一种三维稀疏阵列结构及其基于耦合张量分解的DOA估计方法。利用子阵信号的二阶统计量构建了一个虚拟的、在z轴方向阵元呈稀疏分布的“十”字形立体阵。分析表明,当阵列使用N^(3)/2+5N^(2)/2+3(N为大于2的奇数)个物理阵元时,其对应的虚拟阵在x和y轴方向的阵列孔径均为(N^(3)+2N-1)d,在z轴方向的阵列孔径为(N^(3)+3N)d。为充分利用虚拟阵的大孔径来提升信号DOA估计性能,并消除z轴方向阵元间距大于d而引起的相位模糊,提出了借助耦合张量分解解决相位模糊并实现DOA估计的方法。理论分析和仿真结果表明,在相同的物理阵元数下,相较于现有三维阵列,由于新方法具有更大的阵列孔径从而具有更优的估计性能。
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关键词
二维波达方向估计
三维阵列
阵列孔径
耦合张量分解
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Keywords
two-dimensional direction of arrival estimation
three-dimensional array
array aperture
coupled tensor decomposition
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于耦合随机投影的张量填充方法
被引量：1
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作者
杨宏鑫
宋宝燕
刘婷婷
杜岳峰
李晓光
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机构
辽宁大学信息学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第8期66-71,共6页
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基金
国家自然科学基金(U1811261)。
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文摘
现代信号处理中,越来越多的领域都需要存储和分析规模大、维度高、结构复杂的数据。张量作为向量和矩阵的高阶推广,在保证原始数据内在关系的前提下,可以更为直观地表示大规模数据的结构性。张量填充作为张量分析的一个重要分支,目前已被广泛应用于协同过滤、图像恢复、数据挖掘等领域。张量填充指从被噪声污染或存在数据缺失的张量中恢复出原始张量的手段,文中着眼于当前张量填充技术中时间复杂度较高的缺点,提出了基于耦合随机投影的张量填充方法。该方法的核心包括两个部分:耦合张量分解以及随机投影矩阵。通过随机投影矩阵,文中将原始高维张量投影到低维空间内生成替代张量,同时在低维空间内实现张量填充,进而提高算法的执行效率。同时,所提算法还利用耦合张量分解将填充后的低维张量映射到高维空间,从而实现原始张量的重构。最后,通过实验分析了所提算法的有效性和高效性。
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关键词
张量
张量填充
耦合随机投影
耦合张量分解
随机投影矩阵
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Keywords
Tensors
Tensor completion
Coupled random projection
Coupled tensor decomposition
Random projection matrix
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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