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基于子空间和稀疏贝叶斯学习的低信噪比下波达角估计方法

作者:文方青 张弓 刘苏 贲德 南京航空航天大学电子信息工程学院 南京210016 南京电子技术研究所 南京210039
子空间分离   稀疏贝叶斯学习   波达角估计   低信噪比  

摘要:为研究低信噪比条件下阵列信号处理中的波达角(Directionofarrival,DOA)估计问题,分析了低信噪比条件下信号子空间和噪声子空间的特征值表现,探讨了随机观测对子空间特征值的影响。提出了在低信噪比条件下对接收信号先进行子空间分离,后进行随机观测的降维处理方法,并将稀疏贝叶斯学习应用到DOA中,降低了DOA估计的复杂度,同时保证估计的精度。仿真实验表明,本算法在低信噪比条件下性能良好,对非相干源和相干源均有良好的估计性能。

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