与均匀阵列相比,稀疏阵列可以使天线阵列成本降低,减少数据处理,同时带来更大的阵列孔径提高信号解析能力,在信号处理中有着广泛的应用。但是由于其排布的不规则性,计算量较大,二维面阵合成协方差矩阵存在空洞,对角度估计的准确性造成...与均匀阵列相比,稀疏阵列可以使天线阵列成本降低,减少数据处理,同时带来更大的阵列孔径提高信号解析能力,在信号处理中有着广泛的应用。但是由于其排布的不规则性,计算量较大,二维面阵合成协方差矩阵存在空洞,对角度估计的准确性造成负面影响,增强了系统对噪声的敏感度。为了克服这些问题,本文提出了一种新的角度估计方法,采用截断核范数以降低噪声的影响,并通过ℓ_(p)范数优化提升信号的稀疏表示,利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)算法构造子问题恢复出完整的阵列信号。随后采用子阵划分技术和基于最小二乘的传播算子模型(Propagator Method,PM)对恢复的信号处理,精确估计信号源的方位和俯仰角。仿真结果表明,所提出的角度估计算法在角度精度和时间复杂度方面具有优越性。展开更多
文摘与均匀阵列相比,稀疏阵列可以使天线阵列成本降低,减少数据处理,同时带来更大的阵列孔径提高信号解析能力,在信号处理中有着广泛的应用。但是由于其排布的不规则性,计算量较大,二维面阵合成协方差矩阵存在空洞,对角度估计的准确性造成负面影响,增强了系统对噪声的敏感度。为了克服这些问题,本文提出了一种新的角度估计方法,采用截断核范数以降低噪声的影响,并通过ℓ_(p)范数优化提升信号的稀疏表示,利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)算法构造子问题恢复出完整的阵列信号。随后采用子阵划分技术和基于最小二乘的传播算子模型(Propagator Method,PM)对恢复的信号处理,精确估计信号源的方位和俯仰角。仿真结果表明,所提出的角度估计算法在角度精度和时间复杂度方面具有优越性。
