基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合DOA估计方法

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经典加权子空间拟合算法需进行多维非线性优化,初始参数的难以设置和较大的计算量限制了其应用。结合压缩感知理论,本文提出了一种基于改进贝叶斯压缩感知的子空间拟合DOA估计新方法。该方法首先通过低复杂度的子空间分解算法PASTd估计信号加权子空间,进而基于入射信号的空域稀疏性,将信号子空间拟合建模为多测量值稀疏重构问题,并应用贝叶斯压缩感知算法进行求解。算法在贝叶斯压缩感知的迭代求解中引入了基于相对阈值判决的基消除机制,加快收敛速度的同时避免了矩阵奇异问题。仿真结果表明本文算法在低信噪比、小快拍情况下空间分辨率
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