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一种基于离格稀疏贝叶斯学习的nested阵列波达方向估计方法
  • 行业领域其他
  • 需求类别技术需求
  • 法律状态已下证
  • 项目描述本发明公开了一种基于离格稀疏贝叶斯学习的nested阵列波达方向估计方法
  • 发布时间2024-01-12
详情介绍
本发明公开了一种基于离格稀疏贝叶斯学习的nested阵列波达方向估计方法,包括以下步骤:1:nested阵列接收到的窄带高斯信号经过匹配滤波后,得到在t时刻包含DOA信息的数据向量x(t)。2:利用x(t)求得在T快拍数下的接收数据协方差矩阵对向量化得到一维的数据向量3:在的范围均匀划分出个网格点设置迭代次数计数变量l=1,初始化方差向量δ和角度偏移向量β,构造测量矩阵4:利用EM准则更新维的方差向量δ和角度偏离值β。5:利用β值更新网格6:判断迭代计数变量l是否达到上限或δ是否收敛,如果都不满足,则迭代计数变量l=l+1,并令β=0,利用更新的网格更新并返回步骤4。7:对方差向量δ进行谱峰搜索,得到K个极大值点对应的角度,即为目标角度的最终估计值。
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