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基于阵列协方差矩阵列向量稀疏表示的高分辨DOA估计方法

陈建,田野,孙晓颖   

  1. 吉林大学通信工程学院
  • 收稿日期:2013-02-20 修回日期:2013-05-29 发布日期:2013-06-20
  • 通讯作者: 田野

High resolution direction-of-arrival estimation based on a sparse representation of array covariance matrix column vectors

  • Received:2013-02-20 Revised:2013-05-29 Published:2013-06-20

摘要: 本文提出了两种基于稀疏重构的高分辨DOA估计方法。对空间进行粗、细两步网格划分,并在相应的过完备基下获得阵列协方差矩阵列向量的稀疏表示,分别基于剔除及差分处理抑制噪声干扰影响。采用lp范数约束正则化FOCUSS算法进行稀疏重构,在重构过程中,对过完备基进行奇异值分解并剔除奇异值小于阈值项以减小计算量,并解决过完备基条件数过大带来的病态问题。仿真结果验证了所提算法的有效性和鲁棒性。

关键词: 通信技术, DOA, 稀疏重构, 过完备基, FOCUSS, 奇异值分解

Abstract: This paper presents two kinds of high-resolution direction-of-arrival estimation methods based on signal sparse representation. A coarse-refined grid separation is created, which is used to structure the sparse representation of array covariance column vectors corresponding to overcomplete basis, respectively. Consequently, we employ removing and differencing method to suppress the inference of noise. A regularized FOCUSS algorithm with lp norm constraint is applied for sparse reconstruction. Further, we adopt singular value decomposition (SVD) and remove the singular value which is less than the threshold to reduce complexity as well as ill-posed problem of overcomplete basis. Simulation results validate the effectiveness and robustness of our proposed method.

Key words: Communications technology, DOA, Sparse reconstruction, Overcomplete basis, FOCUSS, SVD

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