摘要：利用空域目标的稀疏性，建立了基于正弦域的DOA压缩感知模型，并根据压缩感知理论设计了一种随机压缩采样方式，从而构造了一种新的测量矩阵。同时将普适的高斯随机测量矩阵进行近似QR分解得到新的测量矩阵，使得该矩阵具有更好的约束等容（RIP）常数。应用新构造的测量矩阵，采用奇异值分解（SVD）提取信号子空间，得到低维形式的接收数据矩阵，从而提出了2种不同类别的DOA估计算法：基于QR分解和奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解算法（QR．SVD．MFOCUSS）和压缩感知波束形成算法（RSVD．CSB、QRSVD—CSB）。与多测量矢量欠定系统聚焦求解（MFOCUSS）等算法相比，QR．SVD．MFOCUSS算法在低信噪比条件下适用且运算量显著降低；与传统的最小方差无畸变响应（MVDR）算法和压缩感知（cs）波束形成算法相比，基于随机测量矩阵和奇异值分解的压缩感知波束形成算法（RSVD．CSB）和基于QR分解测量矩阵和奇异值分解的压缩感知波束形成算法（QRSVD．CSB）算法具有更高的角度分辨率、更低的均方根误差及更优的估计性能等。

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