【摘 要】
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为了解决相干信源条件下的离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题,在现阶段研究成果的基础上,将子空间平滑技术(Subspace Smoothing,SS)与离格稀疏贝叶斯算法(Off-grid Sparse Bayesian Interference,OGSBI)相结合,提出了SS-OGSBI算法。为了提高算法在小快拍低信噪比下的性能,与子空间拟合(Weighted Subspace Fitting,WSF)技术相结合,提出了SS-WSF-OGSBI算法。与稀疏贝叶斯算法对
【基金项目】
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吉教科合字〔2016〕第518号。
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为了解决相干信源条件下的离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题,在现阶段研究成果的基础上,将子空间平滑技术(Subspace Smoothing,SS)与离格稀疏贝叶斯算法(Off-grid Sparse Bayesian Interference,OGSBI)相结合,提出了SS-OGSBI算法。为了提高算法在小快拍低信噪比下的性能,与子空间拟合(Weighted Subspace Fitting,WSF)技术相结合,提出了SS-WSF-OGSBI算法。与稀疏贝叶斯算法对
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