声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：51-1267/TN
国际刊号：1001-893X
发布日期:
作者：高卫港,王鼎,张钺洋,李恺,吕静
单位：(解放军信息工程大学 信息系统工程学院，郑州 450001;中国人民解放军95851部队,上海 200137;中国人民解放军61416部队，北京 100091)
关键词：波达方向估计；子空间拟合；离格模型；压缩感知；贝叶斯稀疏重构；
基金：国家自然科学基金资助项目（62171469）
针对传统的基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题，提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解，获得信号的加权子空间，构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题，采用了离格贝叶斯推导（Sparse Bayesian Inference,SBI）算法进行求解，利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明，相对于传统的DOA方法，该方法具有更好的估计精度。
来源：2023年第2期
《电讯技术》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。