【摘 要】
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KumaresantTufts提出的最小模算法(KT)通过对空间协方差矩阵进行特征分解后构造噪声子空间向量来求解方位。VictorT.Ermolaev和AlexB.Gershman在此基础上利用指数基替代特征向量
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KumaresantTufts提出的最小模算法(KT)通过对空间协方差矩阵进行特征分解后构造噪声子空间向量来求解方位。VictorT.Ermolaev和AlexB.Gershman在此基础上利用指数基替代特征向量基建立了一种迭代算法(EG),避免特征分解过程,从而减少了原算法的运算量。本文对该算法再进一步改进(MEG算法),合理简化参数设置,有效解决EG算法中的参量选取和迭代收敛问题,使运算量又得到大幅度降低,更接近工程应用。文中介绍了MEG算法各参量的详细设置过程、利用计算机仿真与KT算法的性能进行统计
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