【摘 要】
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为提高均匀线性阵列（ULA）系统盲识别过程的计算效率,提出一种改进的ULA盲识别算法。建立ULA信号传播模型,针对该传播模型给出广义生成函数的代数结构以及参数估计方式,利用交替
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,悉尼科技大学全球大数据技术中心
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为提高均匀线性阵列（ULA）系统盲识别过程的计算效率,提出一种改进的ULA盲识别算法。建立ULA信号传播模型,针对该传播模型给出广义生成函数的代数结构以及参数估计方式,利用交替最小二乘法对ULA广义生成函数进行求解,并在此基础上引入Tucker张量分解改进交替最小二乘法,实现广义生成函数的降维处理。实验结果表明,与经典DUET算法、欠定混叠盲辨识分解算法等相比,该算法具有更高的计算效率以及更好的ULA盲识别效果。
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