【摘 要】
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针对现有基于嵌套稀疏圆阵DOA估计方法计算复杂度高、超参数无法快速选取问题,提出了一种基于改进嵌套稀疏圆阵的离格稀疏贝叶斯学习(OGSBL)方法.该方法首先将改进嵌套稀疏圆阵接收信号的协方差矩阵进行向量化处理,然后构造扩展的观测矩阵,进而结合离格模型与稀疏贝叶斯学习算法实现欠定的DOA估计.仿真实验结果表明,所提算法降低了计算复杂度,模型超参数可自适应调整,且在低信噪比、小快拍数和多信源情况下的均方根误差性能优于原嵌套稀疏圆阵和传统均匀圆阵的测向算法.
【机 构】
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江苏科技大学,江苏镇江 212000
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针对现有基于嵌套稀疏圆阵DOA估计方法计算复杂度高、超参数无法快速选取问题,提出了一种基于改进嵌套稀疏圆阵的离格稀疏贝叶斯学习(OGSBL)方法.该方法首先将改进嵌套稀疏圆阵接收信号的协方差矩阵进行向量化处理,然后构造扩展的观测矩阵,进而结合离格模型与稀疏贝叶斯学习算法实现欠定的DOA估计.仿真实验结果表明,所提算法降低了计算复杂度,模型超参数可自适应调整,且在低信噪比、小快拍数和多信源情况下的均方根误差性能优于原嵌套稀疏圆阵和传统均匀圆阵的测向算法.
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