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结合压缩感知模型的稀疏阵列波束形成方法

Sparse Array Beamforming Method Combined with Compressed Sensing Model

作     者:陈力恒 马晓川 李璇 宋其岩 Chen Liheng;Ma Xiaochuan;Li Xuan;Song Qiyan

作者机构:中国科学院声学研究所中科院水下航行器信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 

出 版 物:《信号处理》 (Journal of Signal Processing)

年 卷 期:2020年第36卷第4期

页      面:475-485页

核心收录:

学科分类:0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基  金:中科院青促会资助 

主  题:稀疏阵列 压缩感知模型 稀疏重构 波束形成 

摘      要:本文从稀疏阵列入手,将稀疏阵列接收数据模型转化为更高自由度下的单快拍接收数据模型,并将压缩感知模型引入稀疏阵列信号处理问题中,从理论上证明了其可行性。在等效单快拍数据下,利用稀疏重构算法准确估计信源方位和功率,进而对传统MVDR波束形成器进行优化。仿真结果表明,采用压缩感知模型实现稀疏阵列的波束形成,能够将稀疏阵列和压缩感知算法两者的优势结合,在阵列阵元数较少的条件下达到更高的自由度,同时具备良好的波束形成器性能。

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