【摘 要】
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针对基于l1范数优化的近场信号源定位算法需要选取正则化参数、计算量大、精确度不高等问题,提出了一种联合稀疏贝叶斯学习理论和子空间方法的近场源定位算法。该算法首先将
【机 构】
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重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
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针对基于l1范数优化的近场信号源定位算法需要选取正则化参数、计算量大、精确度不高等问题,提出了一种联合稀疏贝叶斯学习理论和子空间方法的近场源定位算法。该算法首先将近场双参数模型进行分离,将近场源的二维参数估计问题转化为虚拟远场的一维波达方向估计问题。然后运用稀疏贝叶斯理论消除基的方式高效地计算出波达方向,在估计出波达方向之后再根据子空间方法估算距离。和基于l1范数优化的近场信号源定位算法相比,所提算法不需要选取正则化参数,估计误差小,分辨率更高,且计算量较小。通过计算机仿真,验证了算法的可行性与高效性。
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