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基于奇异值阈值和DSS的雷达信号盲分离方法 被引量:2
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作者 陈一飞 汤建龙 马少玥 《电光与控制》 北大核心 2018年第1期34-36,109,共4页
针对含噪阵列接收模型中盲源分离问题,提出了一种基于奇异值阈值Stein无偏风险估计(SURESVT)和去噪源分离DSS的含噪雷达信号盲分离算法,即SURE-DSS算法。该算法首先采用SURESVT算法替换DSS算法中的奇异值分解,求出观测数据在Stein无偏... 针对含噪阵列接收模型中盲源分离问题,提出了一种基于奇异值阈值Stein无偏风险估计(SURESVT)和去噪源分离DSS的含噪雷达信号盲分离算法,即SURE-DSS算法。该算法首先采用SURESVT算法替换DSS算法中的奇异值分解,求出观测数据在Stein无偏风险估计原则下的奇异值最优阈值,然后对观测数据的奇异值进行紧缩操作,达到提高信噪比的目的,同时完成观测数据的白化,最后对白化后数据进行盲分离。仿真结果表明,该算法能够在含噪阵列接收模型下对雷达信号进行有效分离。 展开更多
关键词 去噪源分离 奇异值阈值 盲源分离 均匀线阵
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