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公开(公告)号：CN112487703B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011238167.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计方法，首先引入互质阵列，互质阵列采用最小稀疏标尺重构空间协方差矩阵，采用非均匀采样方法；将协方差矩阵向量化，利用克罗内克积从互质阵列得到虚拟流形矩阵；其次，对向量化协方差矩阵进行预处理，初步抑制采集信号中的未知噪声信号，削弱噪声对目标信号定位的干扰；最后，引入稀疏贝叶斯算法，应用于稀疏信号恢复的模型中，通过贝叶斯规则得到后验概率，对所有超参数进行估计，更新出目标信号的真实波达角估计。本发明可以解决非凸优化问题，并利用定点更新自动确定稀疏性，在采集少量样本的情况下，尤其在低信噪比的情况下，有更好的处理效果。
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公开(公告)号：CN112487703A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011238167.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计方法，首先引入互质阵列，互质阵列采用最小稀疏标尺重构空间协方差矩阵，采用非均匀采样方法；将协方差矩阵向量化，利用克罗内克积从互质阵列得到虚拟流形矩阵；其次，对向量化协方差矩阵进行预处理，初步抑制采集信号中的未知噪声信号，削弱噪声对目标信号定位的干扰；最后，引入稀疏贝叶斯算法，应用于稀疏信号恢复的模型中，通过贝叶斯规则得到后验概率，对所有超参数进行估计，更新出目标信号的真实波达角估计。本发明可以解决非凸优化问题，并利用定点更新自动确定稀疏性，在采集少量样本的情况下，尤其在低信噪比的情况下，有更好的处理效果。
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