[发明专利]一种基于实值稀疏贝叶斯学习的离格DOA估计方法有效
| 申请号： | 201911317378.3 | 申请日： | 2019-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN111337893B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 郑敬豪;戴继生 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G01S3/14 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于实值稀疏贝叶斯学习的离格DOA估计方法，属于雷达信号处理领域，通过构造一个粗糙的离格网格，利用酉矩阵将复数流型矩阵转换为实数矩阵，将DOA估计问题转化到实数域，极大地降低了计算复杂度，同时采用固定的步长来更新网格点的位置，有效的提高了DOA估计的精度，并结合奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)来降低矩阵维数以减少计算量，同时将采样网格视为可调参数，使用固定的步长来更新网格位置，并利用期望最大化(Expectation Maximization，EM)算法迭代地更新采样网格，从而有效地提高估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 贝叶斯 学习 doa 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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