基于迭代近端投影的MIMO雷达多快拍DOA估计

传统基于压缩感知的MIMO雷达DOA估计算法将非凸非平滑稀疏表示问题近似成凸或平滑函数问题进行求解,稀疏表示模型误差的存在导致DOA估计性能不理想。为此,提出了一种基于迭代近端投影的MIMO雷达多快拍DOA估计方法。该方法首先将高维回波数据转换至低维空间以降低空域维度,并对降维后的数据进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),提取信号子空间以降低时域维度,利用近端函数优化模型来表示MIMO雷达多快拍DOA估计中的非凸非平滑稀疏表示问题,然后采用SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation Penalty)函数获得近端算子以求解该模型。仿真结果表明,该方法在低快拍和低信噪比下相干信源的DOA估计性能优于现有算法。

生长曲线模型的惩罚最小二乘估计

主要考虑了生长曲线模型中的参数矩阵的估计.首先基于Potthoff-Roy变换后的生长曲线模型,采用不同的惩罚函数:Hard Thresholding函数,LASSO,ENET,改进LASSO,SACD给出了参数矩阵的惩罚最小二乘估计.接着对不做变换的生长曲线模型,直接定义其惩罚最小二乘估计,基于Nelder-Mead法给出了估计的数值解算法.最后对提出的参数估计方法进行了数据模拟.结果表明自适应LASSO在估计方面效果比较好.