【摘 要】
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基于空间目标分布的稀疏特性和压缩感知理论思想,提出一种基于奇异值分解的多测量梯度投影稀疏重构（SVD-MGPSR）算法,将多目标DOA估计转化为一个稀疏信号重构问题。首先利用阵列
【机 构】
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上海电子信息职业技术学院通信与信息工程系,哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
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基于空间目标分布的稀疏特性和压缩感知理论思想,提出一种基于奇异值分解的多测量梯度投影稀疏重构（SVD-MGPSR）算法,将多目标DOA估计转化为一个稀疏信号重构问题。首先利用阵列流形建立的过完备原子库对信号进行联合稀疏表示,然后对压缩采样后的信息矩阵进行奇异值分解,可以明显降低运算量,最后基于MGPSR算法对稀疏信号进行重构,从而实现DOA估计。相对于已有算法,该算法不仅在低信噪比、小快拍数条件下测向均方误差较小,而且能够对相干信号进行正确估计,具有较高的测向精度和角度分辨率。仿真实验验证了该算法的有效性
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