【摘 要】
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传统的阵列信号处理技术是基于香农-奈奎斯特采样定律实现的，在具体应用中所面临的最主要问题是计算量大而难以适时实现。压缩感知(CS)理论却只需少量的采样点进行观测就
【机 构】
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电子科技大学航空航天学院 成都611731
【出 处】
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综合电子系统技术教育部重点实验室暨四川省高密度集成器件工程技术研究中心2012学术年会
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传统的阵列信号处理技术是基于香农-奈奎斯特采样定律实现的，在具体应用中所面临的最主要问题是计算量大而难以适时实现。压缩感知(CS)理论却只需少量的采样点进行观测就能精确或近似重构出原始信号。为此，本文将压缩感知应用于阵列信号处理领域，给出了DOA估计的快速实现方法，介绍了一种基于奇异值分解并利用稀疏信号重构去估计信号DOA的方法。此11-SVD算法具有提高分辨率，对噪声具有鲁棒性，较少的采样点和较低的信噪比，解决信号相关和数据量的限制及不需要初始化等优点，且能精确估计出信号方位，极大地降低了计算复杂度和对硬件的要求，为复杂信号处理提供了有效的手段。计算机仿真实验表明，其在对采样数目和信噪比的要求上，明显优于传统的MUSIC算法。
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