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基于压缩感知DOA估计的稀疏阵列设计
引用本文:刘朋露,杨洁. 基于压缩感知DOA估计的稀疏阵列设计[J]. 国际商务研究, 2017, 57(4)
作者姓名:刘朋露  杨洁
作者单位:西安邮电大学 通信与信息工程学院,西安 710121,西安邮电大学 通信与信息工程学院,西安 710121
基金项目:国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61402365);陕西省科技攻关计划(2013K06-33)
摘    要:根据格拉姆(Gram)矩阵优化测量矩阵的方法,给出了一种基于压缩感知波达方向(DOA)估计的均匀线阵的稀疏阵列设计方法。该方法不需要对阵列的输出数据进行压缩采样,直接利用稀疏阵列的输出数据,然后利用稀疏恢复算法求解DOA估计信息。实验仿真证明,相比于原均匀线阵,所提方法在阵元数目较少且信噪比较低的情况下具有更好的DOA估计性能。

关 键 词:压缩感知  测量矩阵  格拉姆矩阵  稀疏布阵  波达方向估计

Design of sparse arrays based on compressive sensing DOA estimation
LIU Penglu and YANG Jie. Design of sparse arrays based on compressive sensing DOA estimation[J]. International Business Research, 2017, 57(4)
Authors:LIU Penglu and YANG Jie
Abstract:According to the method of optimizing measurement matrix through Gram matrix,a sparse array design method for uniform linear array(ULA) based on compressive sensing direction of arrival(DOA) estimation is proposed. Without compressive sampling,this method can draw the DOA estimation results through the sparse recovery algorithm by using the output data of sparse array directly. The experimental simulation results show that,especially under the condition of less array elements and lower signal-to-noise ratio(SNR),this method has a better performance of DOA estimation compared with the original ULA.
Keywords:compressive sensing  measurement matric  Gram matrix  sparse array  DOA estimation
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