用前后向数据矩阵分解实现相干源的超分辨空间谱估计

本文对平滑多信号分类(MUSIC)法从数据矩阵的角度进行了分析,将MUSIC法与数据矩阵的奇异值分解(DMD)法的出发点统一起来。提出了一种基于前后向数据矩阵分解的方法,并与MU-SIC法及DMD法进行了比较。计算机模拟表明这种方法的可行性与优越性是明显的。