【摘 要】
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为了在小样本、低信噪比以及高信源相关性的条件下都能对波达方向（direction of arrival,DOA）进行精确估计,基于压缩感知理论,利用目标信号空间分布的稀疏性,提出了基于加权l1
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61171137）,北京市教育委员会科研发展计划资助项目（KM201210005001）
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为了在小样本、低信噪比以及高信源相关性的条件下都能对波达方向（direction of arrival,DOA）进行精确估计,基于压缩感知理论,利用目标信号空间分布的稀疏性,提出了基于加权l1范数稀疏信号表示的DOA估计算法.该算法对l1-奇异值分解（singular value decomposition,SVD）算法进行改进,对接收矩阵进行预处理,根据子空间的正交性确定加权矩阵,以加权l1范数作为最小化的目标函数进行优化得到稀疏信号,进而得到信号的DOA.仿真结果表明,通过加权处理的l1范数下稀疏信号
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