期刊文献+

基于向量化的稀疏重构解相干算法 被引量:3

Sparse reconstruction decoherence algorithm based on vectorization
下载PDF
导出
摘要 针对稀疏重构中正交匹配追踪(Orthogonally Matched Pursuit,OMP)算法解相干问题,利用矢量化的接收数据自相关矩阵,提出一种改进解相干方法——矢量化正交匹配追踪(Vectorized OMP,VO)算法.改进方法只通过矢量化后的一维矢量来重构角度,无需知道信号源的数目,即可降低噪声影响,实现解相干.相对于经典OMP算法,稀疏重构效果更优.理论分析和仿真结果都验证了算法的良好性能. In order to solve the coherent problem of orthogonally matched pursuit(OMP) algorithm in sparse reconstruction, an improved de-coherent method is proposed by using vectorized autocorrelation matrix. The improved method reconstructs the angle only by the vectorized one-dimensional vector, which can reduce the influence of the noise and realize the decoherence without knowing the number of the signal source. Compared with the classical OMP algorithm, the sparse reconstruction effect is better. Theoretical analysis and simulation results verify the good performance of the algorithm.
作者 季正燕 陈辉 张佳佳 JI Zhengyan CHEN Hui ZHANG Jiajia(Key Lab, Air Force Early Warning Academy, Wuhan 430019, China)
出处 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第2期237-243,共7页 Chinese Journal of Radio Science
关键词 正交匹配追踪算法 解相干 稀疏重构 矢量化 波达方向估计 OMP algorithm deeoherence sparse reconstruction vectorized direction of arrival
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献41

共引文献37

同被引文献9

引证文献3

二级引证文献2

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部