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针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。 相似文献
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提出了一种基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化方法,以提高系统对目标区域的整体定位精度。应用基于最小最大决策的最优化理论,建立布阵优化问题的数学模型。该模型以三站坐标为决策变量,以目标区域的最大水平定位误差最小为目标函数,然后运用基于最小最大决策的最优化算法,求解模型的最优解,并将此最优解作为三站时差定位系统的最优布阵。仿真结果与理论计算一致,验证了这种布阵优化结果的最优性。 相似文献
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针对天波超视距雷达(OTHR)和短波通信系统均工作在高频段,分析了采用短波宽带信道模型模拟OTHR信道的可行性和有效性。研究了ITS宽带短波信道模型的建模方法,由于OTHR对信号误码率和误信率等要求低于通信系统,从而对ITS模型进行了合理的简化。由某实测数据获得信道的具体参数,对采用线性调频信号的OTHR进行了信号传播模拟,验证了传播模拟的合理性。 相似文献
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