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基于迭代加权lq范数最小化的稀疏阵列综合方法
被引量:
2
1
作者
曹华松
陈金立
+1 位作者
李家强
葛俊祥
《科学技术与工程》
北大核心
2015年第26期66-69,75,共5页
针对非均匀稀疏阵列综合问题,提出一种利用迭代加权lq(0<q<1)范数最小化的阵列综合方法。该方法利用稀疏阵列天线的稀疏物理特性,将稀疏阵列综合问题转化为一系列迭代加权lq(0<q<1)范数最小化的稀疏重构问题,并在每次迭代...
针对非均匀稀疏阵列综合问题,提出一种利用迭代加权lq(0<q<1)范数最小化的阵列综合方法。该方法利用稀疏阵列天线的稀疏物理特性,将稀疏阵列综合问题转化为一系列迭代加权lq(0<q<1)范数最小化的稀疏重构问题,并在每次迭代中求解出用于下次迭代的阵列加权向量闭式解,由满足迭代终止条件时的阵列加权向量的非零值来确定阵列的阵元位置及其激励幅度。仿真结果表明,与基于迭代加权l1范数的阵列综合方法相比,该方法在满足辐射特性前提下能以更少的迭代次数来综合出稀疏程度更高的稀疏阵列。
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关键词
稀疏阵列
阵列综合
lq
范数最小化
迭代加权
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职称材料
题名
基于迭代加权lq范数最小化的稀疏阵列综合方法
被引量:
2
1
作者
曹华松
陈金立
李家强
葛俊祥
机构
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
南京信息工程大学电子与信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2015年第26期66-69,75,共5页
基金
国家自然科学基金(61302188,61372066)
江苏省自然科学基金(BK20131005)
江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程资助
文摘
针对非均匀稀疏阵列综合问题,提出一种利用迭代加权lq(0<q<1)范数最小化的阵列综合方法。该方法利用稀疏阵列天线的稀疏物理特性,将稀疏阵列综合问题转化为一系列迭代加权lq(0<q<1)范数最小化的稀疏重构问题,并在每次迭代中求解出用于下次迭代的阵列加权向量闭式解,由满足迭代终止条件时的阵列加权向量的非零值来确定阵列的阵元位置及其激励幅度。仿真结果表明,与基于迭代加权l1范数的阵列综合方法相比,该方法在满足辐射特性前提下能以更少的迭代次数来综合出稀疏程度更高的稀疏阵列。
关键词
稀疏阵列
阵列综合
lq
范数最小化
迭代加权
Keywords
sparse array array synthesis lq norm minimization iterative reweighting
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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作者
出处
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被引量
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1
基于迭代加权lq范数最小化的稀疏阵列综合方法
曹华松
陈金立
李家强
葛俊祥
《科学技术与工程》
北大核心
2015
2
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