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公开(公告)号:CN106125041B
公开(公告)日:2018-08-28
申请号:CN201610594643.2
申请日:2016-07-26
Applicant: 清华大学
IPC: G01S5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于子空间加权稀疏恢复的宽带信号源定位方法,包括:将空间中多个相关性未知的宽带信号照射到由多个各向同性的传感器构成的传感器线阵,并根据传感器线阵得到观测复矩阵;根据观测复矩阵在压缩感知框架下对目标信号到达角度估计进行重构得到第一信号模型;对观测复矩阵进行截断奇异值分解后构造得到权值矩阵;根据权值矩阵计算权值向量;根据第一信号模型进行降维得到第二信号模型;对第二信号模型进行优化得到压缩感知框架下的目标信号的第三表征形式;根据压缩感知框架下的目标信号的第三表征形式计算谱函数得到目标信号到达角度的估计值。本发明具有如下优点:具有压缩感知算法的解相干能力和MUSIC算法的估计精度。
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公开(公告)号:CN106125041A
公开(公告)日:2016-11-16
申请号:CN201610594643.2
申请日:2016-07-26
Applicant: 清华大学
IPC: G01S5/00
CPC classification number: G01S5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于子空间加权稀疏恢复的宽带信号源定位方法,包括:将空间中多个相关性未知的宽带信号照射到由多个各向同性的传感器构成的传感器线阵,并根据传感器线阵得到观测复矩阵;根据观测复矩阵在压缩感知框架下对目标信号到达角度估计进行重构得到第一信号模型;对观测复矩阵进行截断奇异值分解后构造得到权值矩阵;根据权值矩阵计算权值向量;根据第一信号模型进行降维得到第二信号模型;对第二信号模型进行优化得到压缩感知框架下的目标信号的第三表征形式;根据压缩感知框架下的目标信号的第三表征形式计算谱函数得到目标信号到达角度的估计值。本发明具有如下优点:具有压缩感知算法的解相干能力和MUSIC算法的估计精度。
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