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针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。 相似文献
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研究了稀疏阵列下二维波达方向（DOA）的估计问题,提出一种基于不动点迭代的空间谱估计（FPC-MUSIC）算法。首先建立基于矩阵填充的DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质（NSP）,其次通过不动点迭代算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,最后利用恢复信号估计二维DOA。该算法可在稀疏阵列下大幅度降低谱估计平均副瓣,在大幅度降低阵元数的同时具有较高的估计精度。计算机仿真表明：FPC-MUSIC算法可在稀疏阵列下准确估计二维DOA,验证了该算法的有效性和优越性。 相似文献
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