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| 两种基于SVD的稀疏重构解相干改进算法 | |
| 作者姓名： | 季正燕陈辉张佳佳陆晓飞 |
| 作者单位： | 1.空军预警学院430019; |
| 摘 要： | 针对稀疏重构中正交匹配追踪(OMP)算法解相干问题,利用接收数据构造目标矩阵奇异值分解(SVD)后的大特征值对应的特征矢量,提出了两种改进解相干算法(NSO算法和MNSO算法).首先根据稀疏重构的框架下的阵列DOA估计模型,理论上分析了经典OMP算法、NSO算法和MNSO算法的运算量和重构精度,然后给出了算法性能的仿真结果.仿真结果表明,相对于经典OMP算法,两种改进算法的运算速度更快,稀疏重构效果更优.理论分析和仿真结果验证了两种改进算法的良好性能. |
| 关 键 词： | 稀疏重构 解相干 正交匹配追踪算法 奇异值分解算法 |
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