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酉稀疏贝叶斯学习降维MIMO雷达角度估计
引用本文:雷文华,李 勇,胡海冰.酉稀疏贝叶斯学习降维MIMO雷达角度估计[J].电讯技术,2019,59(3).
作者姓名:雷文华  李 勇  胡海冰
作者单位:西藏大学 理学院,拉萨 850011,西藏大学 理学院,拉萨 850011,西藏大学 理学院,拉萨 850011
基金项目:西藏自治区重点学科理论物理建设项目
摘    要:针对收发共址多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达的低计算复杂度波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题,提出一种降维的MIMO雷达高精度DOA新算法。首先采用经过白化的降维矩阵对MIMO雷达脉冲压缩后的接收信号进行降维;然后通过最优信号子空间拟合对无幅度误差阵列流型下的接收信号矩阵进行重构;接下来通过酉变换得到实值增广数据矩阵,并在实值稀疏字典矩阵下对其进行稀疏表示;接着将DOA估计问题转化为行稀疏矩阵的稀疏恢复问题,通过改进的稀疏贝叶斯学习对其进行求解,实现目标DOA的估计。理论分析和仿真实验结果验证了该方法的有效性和实用性。

关 键 词:多输入多输出雷达  波达方向估计  降维  稀疏贝叶斯学习  酉变换

Unitary sparse Bayesian learning for MIMO radar angle estimation using reduced-dimension transformation
LEI Wenhu,LI Yong and HU Haibing.Unitary sparse Bayesian learning for MIMO radar angle estimation using reduced-dimension transformation[J].Telecommunication Engineering,2019,59(3).
Authors:LEI Wenhu  LI Yong and HU Haibing
Affiliation:College of Science,Tibet University,Lhasa 850011,China,College of Science,Tibet University,Lhasa 850011,China and College of Science,Tibet University,Lhasa 850011,China
Abstract:
Keywords:multiple-input multiple-output(MIMO) radar  direction of arrival  reduced-dimension  sparse Bayesian learning  unitary transform
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