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对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比(SNR)、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习(SBL)技术以解决非圆信号的波达方向(DOA)估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。  相似文献   
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由于阵列互耦效应破坏了阵列各阵元接收数据之间的相位关系,导致阵列测向效果显著恶化。为此,利用均匀线形阵列互耦矩阵的带状Toeplitz结构,通过在阵列两侧分别增加一个与原始阵列阵元一样的辅助阵元,很好地补偿了互耦效应对原始阵列接收数据的影响,得到了理想的阵列测向效果。仿真结果验证了方法的有效性。  相似文献   
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