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相干信源条件下的稀疏贝叶斯DOA估计

Sparse Bayesian Learning Method for DOA Estimationunder Coherent Sources

作     者:何文超 梁龙凯 弓馨 HE Wenchao;LIANG Longkai;GONG Xin

作者机构:长春人文学院理工学院长春130117 

出 版 物:《电讯技术》 (Telecommunication Engineering)

年 卷 期:2021年第61卷第8期

页      面:993-998页

学科分类:0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基  金:吉教科合字〔2016〕第518号 

主  题:阵列信号处理 相干信源 DOA估计 加权子空间拟合 稀疏贝叶斯 

摘      要: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比,所提算法在均方根误差及估计成功率上均具有明显优势。

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