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基于CS-MVDR的多目标方位估计新方法
被引量:
2
1
作者
刘尚
蒋金华
+1 位作者
段海洋
杜飞飞
《雷达与对抗》
2023年第1期26-30,64,共6页
针对空时欠采样条件下多目标方位估计存在的问题,将压缩感知理论引入到最小方差无畸变响应(MVDR)方法中进行多目标方位估计,通过空间角度网格划分形式实现信号在空时域的稀疏性表示,利用空间谱估计恢复重构空间稀疏向量,从而实现空间上...
针对空时欠采样条件下多目标方位估计存在的问题,将压缩感知理论引入到最小方差无畸变响应(MVDR)方法中进行多目标方位估计,通过空间角度网格划分形式实现信号在空时域的稀疏性表示,利用空间谱估计恢复重构空间稀疏向量,从而实现空间上多信号入射角的方位估计。该方法不仅运算量低,在低信噪比、低阵元采样数、高估计精度和稳健性等方面的优势更为突出。
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关键词
cs-mvdr
空时欠采样
多目标方位估计
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职称材料
题名
基于CS-MVDR的多目标方位估计新方法
被引量:
2
1
作者
刘尚
蒋金华
段海洋
杜飞飞
机构
江南机电设计研究所
西北工业大学
出处
《雷达与对抗》
2023年第1期26-30,64,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61379007),(61771398)
国防基础科研项目(0420132104)。
文摘
针对空时欠采样条件下多目标方位估计存在的问题,将压缩感知理论引入到最小方差无畸变响应(MVDR)方法中进行多目标方位估计,通过空间角度网格划分形式实现信号在空时域的稀疏性表示,利用空间谱估计恢复重构空间稀疏向量,从而实现空间上多信号入射角的方位估计。该方法不仅运算量低,在低信噪比、低阵元采样数、高估计精度和稳健性等方面的优势更为突出。
关键词
cs-mvdr
空时欠采样
多目标方位估计
Keywords
cs-mvdr
sub-Nyquist spatial-temporal sampling
multi-target DOA estimation
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CS-MVDR的多目标方位估计新方法
刘尚
蒋金华
段海洋
杜飞飞
《雷达与对抗》
2023
2
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